嵌套浮点的 numpy assert

问：

我遇到了一个奇怪的行为，即对 vgg16 机器学习模型的权重进行相等检查

加载两倍的模型

import torch
from torch import nn
from torchvision.models import vgg16
import numpy as np
import torchvision.models as models

model = models.vgg16(weights='IMAGENET1K_V1')
torch.save(model.state_dict(), 'vgg16_model.pth')

vgg = vgg16(pretrained=True)
vgg.load_state_dict(torch.load("vgg16_model.pth", map_location='cpu'), strict=True)
params1 = np.array([param.detach().numpy() for param in vgg.parameters()], dtype=object)

vgg2 = vgg16(pretrained=True)
vgg2.load_state_dict(torch.load("vgg16_model.pth", map_location='cpu'), strict=True)
params2 = np.array([param.detach().numpy() for param in vgg2.parameters()], dtype=object)

请注意，如果我使用np.assert_equals

np.array_equal(params1, params2)

我得到了False

但是，如果我以迭代方式检查嵌套数组，则数组是相等的：

for val1, val2 in zip(params1, params2):
    print(np.array_equal(val1, val2))

我错过了什么？是由于我在开始时创建数组的方式，作为？dtype=object

python version 3.9.13
numpy version 1.21.5

python numpy 机器学习 pytorch 相等

vgg = vgg16(pretrained=True)
vgg.load_state_dict(torch.load("vgg16_model.pth", map_location='cpu'), strict=True)
params_list = [param.detach().numpy() for param in vgg.parameters()]
params1 = np.array(params_list, dtype=object)
params2 = np.array(params_list, dtype=object)
print(np.array_equal(params1, params2))
# >>> False

也就是说，即使 ur 和 object 数组中的元素是相同的浮点数组（不仅是相等/等效的数组），比较也会返回。params1params2False

对我来说，Numpy 数组类型的比较似乎相当不直观，并且没有很好的文档记录。我能找到的唯一暗示这种行为的文档是在一些旧的 Numpy 发行说明中：object

对象数组相等性比较

在将来的对象数组比较中，== 和 np.equal 将不再使用身份检查。例如：
>>> a = np.array([np.array([1, 2, 3]), 1])
>>> b = np.array([np.array([1, 2, 3]), 1])
>>> a == b
将始终返回 False（并且将来会出错），即使 a 和 b 中的数组是同一个对象。

虽然你观察到的行为在那里被描述，但关于为什么这种比较返回的决定并不是真正的动机。False

底线：如果你想对 Numpy 数组进行元素比较，也许不要使用该类型。如需进一步阅读，也许还可以看看这个相关问题。object

0赞 hpaulj 4/28/2023 #2

在 1.24 中

In [83]: >>> a = np.array([np.array([1, 2, 3]), 1],object)
    ...: >>> b = np.array([np.array([1, 2, 3]), 1],object)

In [84]: a==b
<ipython-input-84-a6f7ccb4d5ba>:1: DeprecationWarning: elementwise comparison failed; this will raise an error in the future.
  a==b
Out[84]: False

上一个：如何比较两个具有文本、数字和 None 值的 Pandas Dataframes

下一个：scipy 执行相等性 t 检验

嵌套浮点的 numpy assert_equals

numpy assert_equals for nested floating point

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对象数组相等性比较