I
ля пипец, как решать проблему когда функция exp считает с разной точностью :(
опиши, пожалуйста, свою проблему
Size: a a a
2020 October 27
I
я могу тебе помочь
I
возможно*
IL
опиши, пожалуйста, свою проблему
Хм, давай попробуем
CC
в одном случае python(numpy), в другом случае c++(библиотека которая похожая на numpy)
Питон это все таки виртуальная машина, у них свои правила
ВК
Я либо чего-то не понял
CC
ля пипец, как решать проблему когда функция exp считает с разной точностью :(
CC
Хз, возможно тебе это поможет
CC
Тебе нужно посчитать в одном месте
CC
передавать в другие
CC
Но кейс подробней опишии
I
Хм, давай попробуем
если тебе нужно увеличить точность расчетов с плавающей запятой, но при этом нету варианта использовать длинную арифметику, замечаю, что в GCC, есть типа long double - 80 бит, соответственно точность выше чем у double - 64 бит.
Второе , можно использовать методы компенсации погрешности - например, методы Шевчука.
Второе , можно использовать методы компенсации погрешности - например, методы Шевчука.
I
Третье, - отключи всякие оптимизации компилятором по типу ФастМас
CC
Да ему нужно чтобы была одна и та же точность
IL
Вот у меня есть такой питон код
pred_w = np.exp(dw) * widths[:, np.newaxis]Есть аналогичный на С++. Логика точно схожая.
pred_h = np.exp(dh) * heights[:, np.newaxis]
auto pred_w = exp(dw) * xt::view(widths, xt::all(), xt::newaxis());
auto pred_h = exp(dh) * xt::view(heights, xt::all(), xt::newaxis());
Проблема в том, что если сдампить эти данные и сравнить в том же python numpy то возникает неприятный дифф. Если кратко его изобразить то получаем следующееIL
Вот у меня есть такой питон код
pred_w = np.exp(dw) * widths[:, np.newaxis]Есть аналогичный на С++. Логика точно схожая.
pred_h = np.exp(dh) * heights[:, np.newaxis]
auto pred_w = exp(dw) * xt::view(widths, xt::all(), xt::newaxis());
auto pred_h = exp(dh) * xt::view(heights, xt::all(), xt::newaxis());
Проблема в том, что если сдампить эти данные и сравнить в том же python numpy то возникает неприятный дифф. Если кратко его изобразить то получаем следующее
IL
Если немного развернуть этот дифф
CC
Вот у меня есть такой питон код
pred_w = np.exp(dw) * widths[:, np.newaxis]Есть аналогичный на С++. Логика точно схожая.
pred_h = np.exp(dh) * heights[:, np.newaxis]
auto pred_w = exp(dw) * xt::view(widths, xt::all(), xt::newaxis());
auto pred_h = exp(dh) * xt::view(heights, xt::all(), xt::newaxis());
Проблема в том, что если сдампить эти данные и сравнить в том же python numpy то возникает неприятный дифф. Если кратко его изобразить то получаем следующееdw и dh это даблы?
IL
То видно следующее
IL
dw и dh это даблы?
ага