对推理结果进行对比,tvm给出了一个接口,其内部其实还是调用了np.testing.assert_allclose接口,同时对比shape和数值。 tvm.testing.assert_allclose def assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-7, atol=1e-7): """Version of np.testing.assert_allclose with `atol` and `rtol` fields set in reasonable...
问numpy.testing.assert_allclose中的相对差异EN当网页打开后，用户还可以缩放网页，CSS 还需要适应新的...
用法:numpy.assert_allclose(actual_array,desired_array) 返回:如果两个数组对象不相等,则返回断言错误。 范例1: 在这个例子中,我们可以看到numpy.assert_allclose()方法,如果两个数组不相等,我们就能得到断言错误。 # import numpyimportnumpyasnp# using numpy.assert_allclose() methodgfg1 = [1,2,3] gfg2 =...
但是在assert后用==判断还是会出错,但是用np.allclose()就可以很好的解决
numpy.testing.assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-07, atol=0, equal_nan=True, err_msg='', verbose=True)[source] 如果两个对象不等于期望的公差,则引发AssertionError。 该测试等效于allclose(actual, desired, rtol,atol)(请注意,allclose具有不同的默认值)。它将实际值与期望值之间的差异与atol...
np.testing.assert_allclose(1.0000, 1.00111, rtol=1e-03, atol=1e-05) pytorch例子 import onnxruntime ort_session = onnxruntime.InferenceSession("super_resolution.onnx") def to_numpy(tensor): return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy() # co...
Python numpy.testing.assert_allclose函数方法的使用,NumPy(NumericalPython的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中t
testing.assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-07, atol=0, equal_nan=True, err_msg='', verbose=True)如果两个对象不等于所需的容差,则引发AssertionError。该测试相当于allclose(actual, desired, rtol, atol)(注意allclose有不同的默认值)。它比较了之间的差异实际的和想要的到atol + rtol * abs...
np.testing.assert_allclose(1.0000, 1.00111, rtol=1e-03, atol=1e-05) pytorch例子 AI检测代码解析 import onnxruntime ort_session = onnxruntime.InferenceSession("super_resolution.onnx") def to_numpy(tensor): return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu()....
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中testing.assert_allclose方法的使用。 原文地址:Python numpy.testing.assert_allclose函数方法的使用...