isclose¶

paddle. isclose ( x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False, name=None ) [源代码] ¶

逐个检查x和y的所有元素是否均满足如下条件：

\[\left| x - y \right| \leq atol + rtol \times \left| y \right|\]

该API的行为类似于 \(numpy.isclose\) ，即逐个比较两个Tensor的所有元素是否在一定容忍误差范围内视为相等。

参数¶

x (Tensor) - 输入的 Tensor ，数据类型为：float32、float64。

y (Tensor) - 输入的 Tensor ，数据类型为：float32、float64。

rtol (float，可选) - 相对容忍误差，默认值为1e-5。

atol (float，可选) - 绝对容忍误差，默认值为1e-8。

equal_nan (bool，可选) - 如果设置为True，则两个NaN数值将被视为相等，默认值为False。

name （str，可选）- 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回¶

计算得到的布尔类型Tensor。

代码示例¶

          import paddle
x = paddle.to_tensor([10000., 1e-07])
y = paddle.to_tensor([10000.1, 1e-08])
result1 = paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08,
                        equal_nan=False, name="ignore_nan")
np_result1 = result1.numpy()
# [True, False]
result2 = paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08,
                            equal_nan=True, name="equal_nan")
np_result2 = result2.numpy()
# [True, False]
x = paddle.to_tensor([1.0, float('nan')])
y = paddle.to_tensor([1.0, float('nan')])
result1 = paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08,
                        equal_nan=False, name="ignore_nan")
np_result1 = result1.numpy()
# [True, False]
result2 = paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08,
                            equal_nan=True, name="equal_nan")
np_result2 = result2.numpy()
# [True, True]

         