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objective-c - XCTAssertEqualObjects 比较 NSNumber 的 NSArrays 失败,即使数组看起来相同

转载 作者:搜寻专家 更新时间:2023-10-30 19:41:01 33 4
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我正在使用 Objective-C 开发一个人工神经网络,因此我编写了一些矩阵向量算法的方法。例如,下面是计算外积的代码。代码工作正常并返回所需的结果,但是在将方法返回的 NSMutableArray 对象与单元测试中创建的对象进行比较时,我的单元测试失败了。我已经迷失了几天了。有谁知道为什么尽管对象看起来相同,但 XCTAssertEqualObjects() 还是失败了?

这是在 MLNNeuralNet.m 中返回 2 个向量(NSArrays)的外积的相关代码:

-(NSMutableArray *)outerProduct:(NSArray *)matrix1 by:(NSArray *)matrix2 {

/*Tensor Product of 2 vectors treated as column and row matrices, respectively*/

/*Example: if matrix1 is @[2, 4, 6] and matrix2 @[3, 4, 5], then calculation is:
[2 * 3, 2 * 4, 2 * 5], [4 * 3, etc...]
and result is:
@[@[6, 8, 10], @[12, 16, 20], @[18, 24, 30]]
*/

NSMutableArray *result = [[NSMutableArray alloc] init];

for (int i = 0; i < [matrix1 count]; i++) {
NSMutableArray *tempArray = [[NSMutableArray alloc] init];
for (int j = 0; j < [matrix2 count]; j++) {
double product = [[matrix1 objectAtIndex:i] doubleValue] * [[matrix2 objectAtIndex:j] doubleValue];
[tempArray addObject:@(product)];
}
[result addObject:tempArray];
}

return result;
}

这是单元测试的代码:

@interface MLNNeuralNetTests : XCTestCase

@property (strong, nonatomic) MLNNeuralNet *neuralNet;

@end

@implementation MLNNeuralNetTests

- (void)setUp {
[super setUp];
_neuralNet = [[MLNNeuralNet alloc] init];
}

-(void)testOuterProduct {

NSMutableArray *matrix1 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(1.0), @(2.0), @(3.0)]];
NSMutableArray *matrix2 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(4.2), @(5.2), @(6.2)]];

NSMutableArray *layer1 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(4.2), @(5.2), @(6.2)]];
NSMutableArray *layer2 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(8.4), @(10.4), @(12.4)]];
NSMutableArray *layer3 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(12.6), @(15.6), @(18.6)]];
NSMutableArray *correctMatrix = [[NSMutableArray alloc]
initWithArray:@[layer1, layer2, layer3]];

NSMutableArray *testMatrix = [self.neuralNet outerProduct:matrix1 by:matrix2];

XCTAssertEqualObjects(correctMatrix, testMatrix, @"Matrix outer product failed");
}

这是我得到的错误:

我认为这可能是由于我在单元测试版本中创建了 NSNumber 文字,例如 @(4.2) 等...

所以我首先尝试创建 double,然后像这样包装在 NSNumber 中:

double number1 = 4.2;
NSMutableArray *layer1 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(number1), etc...

但这也不起作用。

我是不是漏掉了什么?

当我尝试在类似测试中测试对象相等性时,我没有遇到任何问题。例如,以下测试不会失败:

-(void)testMultiplyVectorElements {

NSArray *vector1 = @[@(1.0), @(2.0), @(3.0), @(4.0)];
NSArray *vector2 = @[@(5.2), @(6.2), @(7.2), @(8.2)];
NSMutableArray *correctVector = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(5.2), @(12.4), @(21.6), @(32.8)]];
NSMutableArray *testVector = [self.neuralNet multiplyVectorElements:vector1 by:vector2];

XCTAssertEqualObjects(correctVector, testVector, @"Vector element-wise multiplication failed.");
}

最佳答案

我相信这取决于浮点运算。浮点比较可能很棘手。如果这些是“真实”数字,则组合它们的结果不会完全符合您的预期。

XCTAssertEqualObjects() 的输出使用 NSLog() 来打印 NSNumber,这会将它们四舍五入以供显示。您可以手动检查并查看更精确的值:

NSUInteger row_idx = 0;
for( NSArray<NSNumber *> * row in testMatrix ){
NSUInteger col_idx = 0;
for( NSNumber * testProduct in row ){
NSNumber * correctProduct = correctRow[row_idx][col_idx];
NSLog(@"%.16lf %.16lf", [product doubleValue], correctProduct);
/* This level of accuracy fails with your code. Drop at
* least one 0 to pass the assertion.
*/
XCTAssertEqualWithAccuracy([product doubleValue],
[correctProduct doubleValue],
0.000000000000001);
col_number += 1;
}
row_number += 1;
}

由此可见,乘法本应得到的12.6实际为12.6000000000000014,correctMatrix12.6中的字面量存储为12.5999999999999996。所以它们非常接近,但不是==

XCTAssertEqualWithAccuracy() 宏设计用于比较浮点值。它允许您传递第三个值以创建一个范围,在该范围内这些值被认为“足够相等”。

如果您要进行大量的 Cocoa 数值计算,另一种选择是切换到 NSDecimalNumber,它确实给出了精确的算术“真实”值。代价是它比 NSNumber 更让人头疼,因为所有操作都通过方法。 [x decimalNumberByMultiplyingBy:y]

关于objective-c - XCTAssertEqualObjects 比较 NSNumber 的 NSArrays 失败,即使数组看起来相同,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38087603/

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