numpy - 为什么 Keras 中的 to_categorical() 使用 float64 而不是 float32？

Question

根据我的测试，Keras 中的 to_categorical() 返回 float64 的 ndarray。我想知道为什么默认情况下它不是可以由GPU处理的float32。据我所知，GPU无法处理float64。 documentation to_categorical() 没有说明返回类型应该是什么。所以，我想这可能是一个实现细节，而不是协议(protocol)/接口(interface)的一部分。总结一下，两个问题:

1. 为什么是 float64 而不是 float32？
2. 是否不应依赖返回类型，因为它可能不是接口(interface)的一部分，因此可能会发生变化？如果是这种情况，如果关心类型，则应始终附加 astype() 调用。

Answer 1

1. 问题出在numpy.zeros函数used在to_categorical中。默认情况下，它创建一个 float64 类型的数组。

2. 不幸的是，我建议您测试此类问题的解决方案，因为目前无法保证数据类型的一致性。通常 - 大多数转换器以提供的格式返回数据，因此只要您的基础数据采用 float32 - 它将保持 float32。但也有一些边缘情况，例如 to_categorical。

在我的项目中，我使用 docker 来保持我用于训练/推理的所有机器之间的一致性。