为什么 Tensorflow 不覆盖张量的 __eq__？

Question

Tensorflow 覆盖 Tensor 类、including __lt__, __ge__ 等的多个运算符。

但是，__eq__ seems to be conspicuously absent 的实现：

ops.Tensor._override_operator("__lt__", gen_math_ops.less)
ops.Tensor._override_operator("__le__", gen_math_ops.less_equal)
ops.Tensor._override_operator("__gt__", gen_math_ops.greater)
ops.Tensor._override_operator("__ge__", gen_math_ops.greater_equal)

为什么 tensorflow 的张量的 == 的行为方式与 numpy 数组的行为方式不同？

代码示例：

a = tf.constant([1,2])
b = tf.constant([3,4])
a == b
>>> False
a < b
>>> <tf.Tensor 'Less:0' shape=(2,) dtype=bool>

另一方面，使用 numpy：

a = np.asarray([1,2])
b = np.asarray([3, 4])
a == b
>>> array([False, False], dtype=bool)

Answer 1

张量做实现__eq__，但the implementation only tests for identity。我找到了this GitHub issue，这解释了为什么张量测试身份，而不是广播：

这可能是一个复杂的事实，张量可以用作字典中的键，我相信使用== 来查找具有相同哈希的匹配对象

评论者是正确的；如果__eq__ 被重载到广播，那么你不能使用张量作为字典中的键。定义__hash__ 方法的对象（如果您想将此类对象用作字典中的键，则需要），必须为两个相等的对象生成相同的哈希值；见__hash__ method:

唯一需要的属性是比较相等的对象具有相同的哈希值

但广播会为具有不同哈希值的对象生成一个“真实”张量对象。

（关于__eq__ 会破坏布尔测试的推测是错误的；布尔测试使用了张量实现的__bool__）。

如果您需要对张量进行逐元素相等性测试，您可以使用tf.equal() 和tf.not_equal() 函数。