torch.testing

创建于：2021年5月7日 | 最后更新于：2025年6月10日

torch.testing.assert_close(actual, expected, *, allow_subclasses=True, rtol=None, atol=None, equal_nan=False, check_device=True, check_dtype=True, check_layout=True, check_stride=False, msg=None)

断言 actual 和 expected 是近似相等的。

如果 actual 和 expected 是跨步的、非量化的、实值的且有限的，则如果它们满足以下条件，它们被认为是近似相等：

$$\lvert \text{actual} - \text{expected} \rvert \le \texttt{atol} + \texttt{rtol} \cdot \lvert \text{expected} \rvert$$

非有限值（-inf 和 inf）仅当它们相等时才被认为是近似相等。NaN 值仅当 equal_nan 为 True 时才被认为是相互相等。

此外，它们仅当具有相同的

• device（如果 check_device 为 True），

• dtype（如果 check_dtype 为 True），

• layout（如果 check_layout 为 True），以及

• 步长（如果 check_stride 为 True）时才被认为是近似相等。

如果 actual 或 expected 是元张量，则仅执行属性检查。

如果 actual 和 expected 是稀疏的（具有 COO、CSR、CSC、BSR 或 BSC 布局），则会单独检查它们的步长成员。索引，即 COO 的 indices，CSR 和 BSR 的 crow_indices 和 col_indices，或 CSC 和 BSC 布局的 ccol_indices 和 row_indices，总是检查相等性，而值则根据上述定义检查近似相等性。

如果 actual 和 expected 是量化的，则它们被认为是近似相等，如果它们具有相同的 qscheme() 并且 dequantize() 的结果根据上述定义是近似相等的。

actual 和 expected 可以是 Tensor 或任何可以通过 torch.as_tensor() 构造 torch.Tensor 的张量或标量类似物。除了 Python 标量之外，输入类型必须直接相关。此外，actual 和 expected 可以是 Sequence 或 Mapping，在这种情况下，如果它们的结构匹配并且所有元素根据上述定义被认为是近似相等，则它们被认为是近似相等。

注意

Python 标量是类型关系要求的一个例外，因为它们的 type()，即 int、float 和 complex，等同于张量类似物的 dtype。因此，可以检查不同类型的 Python 标量，但这需要 check_dtype=False。

参数

• actual (Any) – 实际输入。

• expected (Any) – 预期输入。

• allow_subclasses (bool) – 如果为 True（默认），并且除了 Python 标量之外，允许直接相关类型的输入。否则需要类型相等。

• rtol (Optional[float]) – 相对容差。如果指定了此参数，则必须同时指定 atol。如果省略，则根据 dtype 选择下表中的默认值。

• atol (Optional[float]) – 绝对容差。如果指定了此参数，则必须同时指定 rtol。如果省略，则根据 dtype 选择下表中的默认值。

• equal_nan (Union[bool, str]) – 如果为 True，则两个 NaN 值将被视为相等。

• check_device (bool) – 如果为 True（默认），则断言对应的张量位于相同的 device 上。如果禁用此检查，则不同 device 上的张量在比较前会移动到 CPU。

• check_dtype (bool) – 如果为 True（默认），则断言对应的张量具有相同的 dtype。如果禁用此检查，则具有不同 dtype 的张量在比较前会被提升为通用 dtype（根据 torch.promote_types()）。

• check_layout (bool) – 如果为 True（默认），则断言对应的张量具有相同的 layout。如果禁用此检查，则具有不同 layout 的张量在比较前会被转换为步长张量。

• check_stride (bool) – 如果为 True 且对应的张量是跨步的，则断言它们具有相同的步长。

• msg (Optional[Union[str, Callable[[str], str]]]) – 在比较失败时使用的可选错误消息。也可以作为可调用对象传入，在这种情况下，它将使用生成的原始消息被调用，并应返回新的消息。

引发

• ValueError – 如果无法从输入构造 torch.Tensor。

• ValueError – 如果只指定了 rtol 或 atol。

• AssertionError – 如果对应的输入不是 Python 标量且不直接相关。

• AssertionError – 如果 allow_subclasses 为 False，但对应的输入不是 Python 标量且类型不同。

• AssertionError – 如果输入是 Sequence，但它们的长度不匹配。

• AssertionError – 如果输入是 Mapping，但它们的键集不匹配。

• AssertionError – 如果对应的张量没有相同的 shape。

• AssertionError – 如果 check_layout 为 True，但对应的张量没有相同的 layout。

• AssertionError – 如果对应的张量中只有一个是量化的。

• AssertionError – 如果对应的张量是量化的，但具有不同的 qscheme()。

• AssertionError – 如果 check_device 为 True，但对应的张量不在同一个 device 上。

• AssertionError – 如果 check_dtype 为 True，但对应的张量没有相同的 dtype。

• AssertionError – 如果 check_stride 为 True，但对应的跨步张量没有相同的跨步。

• AssertionError – 如果对应张量的值根据上述定义不接近。

下表显示了不同 dtype 的默认 rtol 和 atol。如果 dtype 不匹配，则使用两个容差的最大值。

dtype	rtol	atol
float16	1e-3	1e-5
bfloat16	1.6e-2	1e-5
float32	1.3e-6	1e-5
float64	1e-7	1e-7
complex32	1e-3	1e-5
complex64	1.3e-6	1e-5
complex128	1e-7	1e-7
quint8	1.3e-6	1e-5
quint2x4	1.3e-6	1e-5
quint4x2	1.3e-6	1e-5
qint8	1.3e-6	1e-5
qint32	1.3e-6	1e-5
其他	0.0	0.0

注意

assert_close() 具有高度可配置性，并带有严格的默认设置。建议用户 partial() 它以适应他们的用例。例如，如果需要相等性检查，可以定义一个默认情况下对每个 dtype 都使用零容差的 assert_equal。

>>> import functools
>>> assert_equal = functools.partial(torch.testing.assert_close, rtol=0, atol=0)
>>> assert_equal(1e-9, 1e-10)
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: Scalars are not equal!

Expected 1e-10 but got 1e-09.
Absolute difference: 9.000000000000001e-10
Relative difference: 9.0

示例

>>> # tensor to tensor comparison
>>> expected = torch.tensor([1e0, 1e-1, 1e-2])
>>> actual = torch.acos(torch.cos(expected))
>>> torch.testing.assert_close(actual, expected)

>>> # scalar to scalar comparison
>>> import math
>>> expected = math.sqrt(2.0)
>>> actual = 2.0 / math.sqrt(2.0)
>>> torch.testing.assert_close(actual, expected)

>>> # numpy array to numpy array comparison
>>> import numpy as np
>>> expected = np.array([1e0, 1e-1, 1e-2])
>>> actual = np.arccos(np.cos(expected))
>>> torch.testing.assert_close(actual, expected)

>>> # sequence to sequence comparison
>>> import numpy as np
>>> # The types of the sequences do not have to match. They only have to have the same
>>> # length and their elements have to match.
>>> expected = [torch.tensor([1.0]), 2.0, np.array(3.0)]
>>> actual = tuple(expected)
>>> torch.testing.assert_close(actual, expected)

>>> # mapping to mapping comparison
>>> from collections import OrderedDict
>>> import numpy as np
>>> foo = torch.tensor(1.0)
>>> bar = 2.0
>>> baz = np.array(3.0)
>>> # The types and a possible ordering of mappings do not have to match. They only
>>> # have to have the same set of keys and their elements have to match.
>>> expected = OrderedDict([("foo", foo), ("bar", bar), ("baz", baz)])
>>> actual = {"baz": baz, "bar": bar, "foo": foo}
>>> torch.testing.assert_close(actual, expected)

>>> expected = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
>>> actual = expected.clone()
>>> # By default, directly related instances can be compared
>>> torch.testing.assert_close(torch.nn.Parameter(actual), expected)
>>> # This check can be made more strict with allow_subclasses=False
>>> torch.testing.assert_close(
...     torch.nn.Parameter(actual), expected, allow_subclasses=False
... )
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: No comparison pair was able to handle inputs of type
<class 'torch.nn.parameter.Parameter'> and <class 'torch.Tensor'>.
>>> # If the inputs are not directly related, they are never considered close
>>> torch.testing.assert_close(actual.numpy(), expected)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: No comparison pair was able to handle inputs of type <class 'numpy.ndarray'>
and <class 'torch.Tensor'>.
>>> # Exceptions to these rules are Python scalars. They can be checked regardless of
>>> # their type if check_dtype=False.
>>> torch.testing.assert_close(1.0, 1, check_dtype=False)

>>> # NaN != NaN by default.
>>> expected = torch.tensor(float("Nan"))
>>> actual = expected.clone()
>>> torch.testing.assert_close(actual, expected)
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: Scalars are not close!

Expected nan but got nan.
Absolute difference: nan (up to 1e-05 allowed)
Relative difference: nan (up to 1.3e-06 allowed)
>>> torch.testing.assert_close(actual, expected, equal_nan=True)

>>> expected = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
>>> actual = torch.tensor([1.0, 4.0, 5.0])
>>> # The default error message can be overwritten.
>>> torch.testing.assert_close(actual, expected, msg="Argh, the tensors are not close!")
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: Argh, the tensors are not close!
>>> # If msg is a callable, it can be used to augment the generated message with
>>> # extra information
>>> torch.testing.assert_close(
...     actual, expected, msg=lambda msg: f"Header\n\n{msg}\n\nFooter"
... )
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: Header

Tensor-likes are not close!

Mismatched elements: 2 / 3 (66.7%)
Greatest absolute difference: 2.0 at index (1,) (up to 1e-05 allowed)
Greatest relative difference: 1.0 at index (1,) (up to 1.3e-06 allowed)

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torch.testing.make_tensor(*shape, dtype, device, low=None, high=None, requires_grad=False, noncontiguous=False, exclude_zero=False, memory_format=None)

创建具有给定 shape、device 和 dtype 的张量，并用从 [low, high) 中均匀抽取的值填充。

如果指定了 low 或 high 并且它们超出 dtype 可表示的有限值范围，则它们将分别被限制为最低或最高可表示的有限值。如果为 None，则下表描述了 low 和 high 的默认值，它们取决于 dtype。

dtype	low	high
布尔类型	0	2
无符号整数类型	0	10
有符号整数类型	-9	10
浮点类型	-9	9
复数类型	-9	9

参数

• shape (Tuple[int, ...]) – 定义输出张量形状的单个整数或整数序列。

• dtype (torch.dtype) – 返回张量的数据类型。

• device (Union[str, torch.device]) – 返回张量的设备。

• low (Optional[Number]) – 设置给定范围的下限（包含）。如果提供了数字，它将被限制为给定 dtype 的最小可表示有限值。当为 None（默认）时，此值将根据 dtype 确定（参见上表）。默认值：None。

• high (Optional[Number]) –

  设置给定范围的上限（不包含）。如果提供了数字，它将被限制为给定 dtype 的最大可表示有限值。当为 None（默认）时，此值将根据 dtype 确定（参见上表）。默认值：None。

  自 2.1 版本弃用: 自 2.1 版本起，将 low==high 传递给浮点或复数类型的 make_tensor() 已被弃用，并将在 2.3 版本中移除。请改用 torch.full()。

• requires_grad (Optional[bool]) – 如果自动求导应记录返回张量上的操作。默认值：False。

• noncontiguous (Optional[bool]) – 如果为 True，则返回的张量将是不连续的。如果构造的张量少于两个元素，则此参数将被忽略。与 memory_format 互斥。

• exclude_zero (Optional[bool]) – 如果为 True，则根据 dtype，零将替换为 dtype 的小正值。对于布尔和整数类型，零将替换为一。对于浮点类型，它将替换为 dtype 的最小正规数（dtype 的 finfo() 对象的“微小”值），对于复数类型，它将替换为实部和虚部都是复数类型可表示的最小正规数的复数。默认值 False。

• memory_format (Optional[torch.memory_format]) – 返回张量的内存格式。与 noncontiguous 互斥。

引发

• ValueError – 如果对整数 dtype 传递了 requires_grad=True。

• ValueError – 如果 low >= high。

• ValueError – 如果 low 或 high 是 nan。

• ValueError – 如果同时传递了 noncontiguous 和 memory_format。

• TypeError – 如果此函数不支持 dtype。

返回类型

张量

示例

>>> from torch.testing import make_tensor
>>> # Creates a float tensor with values in [-1, 1)
>>> make_tensor((3,), device='cpu', dtype=torch.float32, low=-1, high=1)
tensor([ 0.1205, 0.2282, -0.6380])
>>> # Creates a bool tensor on CUDA
>>> make_tensor((2, 2), device='cuda', dtype=torch.bool)
tensor([[False, False],
        [False, True]], device='cuda:0')

torch.testing.assert_allclose(actual, expected, rtol=None, atol=None, equal_nan=True, msg='')

警告

torch.testing.assert_allclose() 自 1.12 版本起已弃用，并将在未来版本中移除。请改用 torch.testing.assert_close()。您可以在 此处 找到详细的升级说明。