下面的代码显示了当把一个python浮点数转换为tf.train.FloatList时，我们会丢失精度，我的理解是python和tensorflow都把它存储为float64，那么为什么会有区别呢？
import tensorflow as tf
x =2.3
lst = tf.train.FloatList(value=[x])
reloaded = lst.value[0] # 2.299999952316284下面的代码显示了当把一个python浮点数转换为tf.train.FloatList时，我们会丢失精度，我的理解是python和tensorflow都把它存储为float64，那么为什么会有区别呢？
import tensorflow as tf
x =2.3
lst = tf.train.FloatList(value=[x])
reloaded = lst.value[0] # 2.299999952316284
1条答案
按热度按时间2eafrhcq1#
一个
FloatList包含floats -例如，协议缓冲区float，它是32位的。如果查看FloatListdocumentation，您将看到value定义为这意味着X1 M5 N1 X字段包含0个或更多个32位ProtoBufX 1 M6 N1 X值。
如果是64位浮点数，它会说
但上面没这么写。