cupy.testing.numpy_cupy_array_max_ulp#
- cupy.testing.numpy_cupy_array_max_ulp(maxulp=1, dtype=None, 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 结果是否在 ulp 精度下相等的装饰器。
- 参数:
maxulp (int) – 结果的两个数组中元素之间可以不同的最后一位单元的最大数量。
dtype (numpy.dtype) – 如果给出，将结果的两个数组转换为的数据类型。
name (str) – 参数名称，其值为
numpy或cupy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.sparse或cupyx.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
scipy或cupyx.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
assert_array_max_ulp()的意义上（除了数组模块的类型），即使xp是numpy或cupy。