Tensorflow错误导致计算（小数字不正确）[重复]

Question

我在 TensorFlow 中做了以下简单的计算，惊讶地发现结果与我预期的不一样。 我的代码：

a = tf.constant([[0.2,1],[0.3,0.75]])
b = tf.constant([[0.2,0.1],[0.8,0.2]])
print(tf.square(a)+tf.square(b))

它提供结果：

tf.Tensor(
[[0.08000001 1.01      ]
 [0.73       0.6025    ]], shape=(2, 2), dtype=float32)

但是，我本来期望：

tf.Tensor(
[[0.08       1.0     ]
 [0.73       0.6025    ]], shape=(2, 2), dtype=float32)

因为这将是我计算的数学正确结果。出了什么问题？

Answer 1

使用float32准确率时，结果

>>> tf.square(0.2).numpy()
0.040000003

意思是

>>> (tf.square(a)+tf.square(b))[0][0].numpy()
0.080000006

当整个结果数组被打印出来时，元素被四舍五入为0.08000001。

还有，

>>> (tf.square(1.0)+tf.square(0.1)).numpy()
1.01

应该是这样，这意味着 TensorFlow 正在正确地进行计算。