python - Pytorch XOR 实现舍入问题？

Question

我在 Pytorch 中使用 super 简单的神经网络实现了 XOR 问题作为学习练习。

网络已经过训练，现在我给它新的输入，寻找输出，我得到以下结果:

print("(0, 0) = {}".format(model(Variable(torch.Tensor([0, 0]).unsqueeze(0)))))

print("(1, 0) = {}".format(model(Variable(torch.Tensor([1, 0]).unsqueeze(0)))))

7.7716e-07, 1

为什么输出:

• 1(完全)对于输入 [1, 0]
• 7.7716e-07(不完全0)对于[0, 0]

我知道它很接近，但为什么不是，与另一个不同？

是否只是需要更多培训？

Answer 1

可能只是格式差异。请注意:

small_number = torch.tensor(1e-10)
print(small_number)
print(1 + small_number)

tensor(1.0000e-10)
tensor(1.)