張量流中的 1 和 1.0 之間有區別嗎？

Question

我找到了一個關於自定義指標的片段。

smooth = 0.001
dices = (2. * a + smooth) / (a+ b+ smooth)

ratio = a/ (K.sum(a) + smooth)
ratio = 1.0 - ratio

為什么作者更喜歡浮點數（如2.和1.0 ）而不是整數（ 2或1 ）？ 而且我發現很多人更喜歡使用浮點數而不是整數，我不知道為什么。

我想是不是這個原因？

Answer 1

下面的代碼將顯示兩者之間的區別。

t1 = tf.constant(value=1)
t1.dtype

輸出 tf.int32

t2 = tf.constant(value=1.0)
t2.dtype

輸出 tf.float32

現在添加這兩個張量將引發錯誤，因為這兩個張量的數據類型不同。

t3 = tf.add(x=t1, y=t2)

輸出：

回溯（最近一次調用）：文件“c:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow_cpu\\lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\framework\\op_def_library.py”，第 527 行，在 _apply_op_helper preferred_dtype=default_dtype）文件“c :\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow_cpu\\lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\framework\\ops.py"，第 1224 行，in internal_convert_to_tensor ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)文件“c:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow_cpu\\lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\framework\\ops.py”，第1018行，在_TensorTensorConversionFunction（dtype.name, t.dtype.name, str(t) )) ValueError: Tensor 轉換請求 dtype int32 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("Const_4:0", shape=(), dtype=float32)'