如何避免将浮点数转换为torch.float64时发生舍入

你看到的只是PyTorch默认的打印格式化效果，转换过程并没有丢失精度——张量内部存储的数值和你输入的原浮点数完全一致。

验证存储值的准确性 #

直接打印张量的单个元素，就能看到完整精度的数值：

print(tensor[0])  # 输出: -0.5479744136460554
print(tensor[1])  # 输出: -0.5555555555555556

调整打印精度，让张量完整显示所有小数位 #

通过torch.set_printoptions()设置足够高的打印精度，就能让整个张量输出完整数值：

import torch
# 设置打印精度为16位小数，覆盖默认的4位
torch.set_printoptions(precision=16)

res = [-0.5479744136460554, -0.5555555555555556, -1.0]
tensor = torch.tensor(res, dtype=torch.float64)
print(tensor)

执行后会输出：

tensor([-0.5479744136460554, -0.5555555555555556, -1.0000000000000000],
       dtype=torch.float64)

补充说明 #

torch.float64（双精度浮点数）的精度完全足够存储你输入的这些数值，不存在转换时的精度丢失，只是默认打印时被简化显示了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ian Gallegos