TensorFlow 无法使用 float 64 为 12 位小数设置较高精度的张量

TensorFlow unable to set large precision of tensors for 12 decimals with float 64

提问人：Mixalis Navridis 提问时间：12/23/2022 最后编辑：Mixalis Navridis 更新时间：12/23/2022 访问量：89

问：

您好，我正在使用 TensorFlow，我尝试加载浮点 64 张量值，但是当我加载到我松散的小数点时，有什么帮助吗？

 tenosr = tf.constant([57.695030261422, 11.911734826863], dtype=tf.float64)

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Python TensorFlow 浮动精度

评论

0赞 Hagbard 12/23/2022
请在发布问题之前阅读本文：stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example。谢谢。
1赞 Vijay Mariappan 12/23/2022
它不会丢失小数，只是显示更少的小数。检查tenosr * 1e5 - tf.math.floor(tenosr * 1e5) gives [0.0261422, 0.4826863]
0赞 Mixalis Navridis 12/23/2022
@V.M有什么办法强制它显示整个值吗？

答： 暂无答案

上一个：FNN 模型错误：RuntimeError：张量 a （N） 的大小必须与非单例维度 0 处张量 b （M） 的大小匹配

下一个：C++ static_cast不正确