pytorch sum()结果为什么不正确

Question

代码

a = torch.tensor([ 1.4609,  1.2124,  0.9508,  0.6755,  0.3857,  0.0806, -0.2406, -0.5786,-0.9344, -1.3090, -1.7033])
b = torch.tensor([0.7001])
c = a * b
print(c)
print(c.sum())

结果

tensor([ 1.0228,  0.8488,  0.6657,  0.4729,  0.2700,  0.0564, -0.1684, -0.4051,-0.6542, -0.9164, -1.1925])
tensor(-2.3842e-07)

为啥会是e-07，这怎么家也不到0.0000000几啊，求大神指点。

Answer 1

这是因为python在表示和进行浮点数运算时，不能准确的表示浮点数，所在运算结果会有表示误差，你的结果刚好是0，所以结果会是一个很小的实数，选用不同的浮点长度结果可能都会不一样。如果对计算要求不是太严格，这种便是误差是不用理会的。如果真的需要一个严格的结果，可以采用如下的方式实现严格的浮点计算：

```from decimal import Decimal

a=[ 1.4609,  1.2124,  0.9508,  0.6755,  0.3857,  0.0806, -0.2406, -0.5786,-0.9344, -1.3090, -1.7033]
a=list(map(str,a))
c=Decimal('0')
for i in a:
    c+=Decimal(i)
print(c)              #这样可以得到一个严格的计算结果