如何用张量流准确地四舍五入一半

How to accurately round half up with tensorflow

本文关键字：四舍五入 一半 何用张      更新时间：2023-10-16

我正在尝试将一些基于C++的代码复制到Tensorflow的Python API中，但是我遇到了一些浮点不准确的问题，尽管我已经能够找到其中之一。

通常，Tensorflow 似乎以向下舍入的方式对小数进行舍入，这意味着如果我们有一个整数，其分数值正好等于0.5，该小数的整数部分将向下舍入为零：

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.Session().run(tf.math.round(2.5))
2.0

然而，我遇到的许多命令式编程语言都以半上舍入的方式进行舍入。其中一些编程语言是C++和Python。

事实上，考虑到Tensorflow主要是用C++，Python和Cuda C++编写的，对于他们在API中使用rounding half down方法似乎是一个奇怪的约定。

问题：

有没有巧妙的方法来实现利用rounding half up方法而不是rounding half down的舍入函数？

我可以实现的最简单的函数使用tf.floormod方法：

>>> def classical_round(x): return tf.cond(tf.math.equal(tf.floormod(x, 1), tf.constant(0.5)), lambda: tf.math.ceil(x), lambda: tf.math.round(x))
...
>>> tf.Session().run(classical_round(4.5))
5.0
>>> tf.Session().run(classical_round(4.49))
4.0
>>> tf.Session().run(classical_round(4.49999999999999))
5.0
>>> tf.Session().run(classical_round(3.2))
3.0

这是足够准确的方法吗？或者可以通过使用其他TensorFlow操作来完成类似的事情吗？

研究：

我只能找到与我的问题相关的这个 Github 问题，我认为他们最终添加了tf.math.rint我无法在这个问题中找到位置。

谢谢！

称银行家对C#中发生的同样的事情也没有错。 你可以尝试这样的事情：

def classical_round(x):
return tf.math.floor(x+0.5)
sess.run(classical_round(2.5)) #3.0

更多信息在这里： https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Round_half_to_even

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