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ndarray 的float64。我想知道为什么默认不是float32，它可以被GPU处理。据我所知，GPU 无法处理float64。 to_categorical() 的 documentation 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/接口的一部分。总而言之，两个问题：

1. 为什么是float64 而不是float32？
2. 是否应该不依赖返回类型，因为它可能不是接口的一部分，因此可能会发生变化？如果是这种情况，则应始终在关注类型时附加 astype() 调用。

Answer 1

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

2. 很遗憾，我建议您测试您对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位于 float32 中 - 它将保持 float32。但也有一些极端情况，例如to_categorical。

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