cupy.testing.numpy_cupy_array_almost_equal_nulp#

cupy.testing.numpy_cupy_array_almost_equal_nulp(nulp=1, name='xp', type_check=True, accept_error=False, sp_name=None, scipy_name=None)[源代码][源代码]#

检查 NumPy 和 CuPy 结果在间距上是否相等的装饰器。

参数:
  • nulp (int) – 容差中最后一位的最大单位数。

  • name (str) – 参数名称,其值为 numpycupy 模块。

  • type_check (bool) – 如果 True,还会检查 dtype 的一致性。

  • accept_error (bool, Exception or tuple of Exception) – 指定可接受的错误。当 NumPy 测试和 CuPy 测试都引发相同类型的错误,并且该错误的类型通过此参数指定时,这些错误将被忽略且不会引发。如果设置为 True,则所有错误类型都是可接受的。如果设置为 False,则不接受任何错误。

  • sp_name (str or None) – 参数名称,其值为 scipy.sparsecupyx.scipy.sparse 模块。如果为 None,则不为模块提供参数。

  • scipy_name (str or None) – 参数名称,其值为 scipycupyx.scipy 模块。如果为 None,则不为模块提供参数。

装饰测试夹具需要返回相同的数组,在 cupy.testing.assert_array_almost_equal_nulp() 的意义上(除了数组模块的类型),即使 xpnumpycupy