如何使用張量流准確舍入一半

Question

我正在嘗試將一些基於C ++的代碼復制到Tensorflow的Python API中，但是我幾乎沒有浮點錯誤問題，盡管我已經找到了其中一個。

通常，Tensorflow似乎以四舍五入的方式將小數點四舍五入 ，這意味着如果我們有一個分數精確等於0.5的整數，則該小數的整數部分將四舍五入為零：

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.Session().run(tf.math.round(2.5))
2.0

然而，我已經遇到了許多命令式編程語言做的圓角圓半升的方式。 其中一些編程語言是C ++和Python 。

實際上，考慮到Tensorflow主要是用C ++，Python和Cuda C ++編寫的，對於它們在API中的函數使用rounding half down方法似乎是很奇怪的約定。

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問題 ：

是否有任何巧妙的方法來實現舍入功能，該方法使用rounding half up方法而不是rounding half down ？

我可以實現的最簡單的函數使用tf.floormod方法：

>>> def classical_round(x): return tf.cond(tf.math.equal(tf.floormod(x, 1), tf.constant(0.5)), lambda: tf.math.ceil(x), lambda: tf.math.round(x))
...
>>> tf.Session().run(classical_round(4.5))
5.0
>>> tf.Session().run(classical_round(4.49))
4.0
>>> tf.Session().run(classical_round(4.49999999999999))
5.0
>>> tf.Session().run(classical_round(3.2))
3.0

這是足夠准確的方法嗎？ 還是可以通過使用其他張量流操作來完成類似的事情？

研究方向

我只能找到與我的問題相關的Github問題，我認為他們最終添加了tf.math.rint ，而我在該問題中找不到位置。

謝謝！

Answer 1

所謂的銀行家也對C＃中發生的同一件事進行了正確處理。 您可以嘗試類似的方法：

def classical_round(x):
    return tf.math.floor(x+0.5)

sess.run(classical_round(2.5)) #3.0

此處提供更多信息： https : //en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Round_half_to_even