使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等

做算法过程中，如果涉及到模型落地，那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式，如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性，从而判断模型转换是否成功。

1、numpy

用到的核心代码就一行，就是：

import numpy as np
np.testing.assert_allclose(actual,expected,rtol,atol)

上代示例：

import numpy as np

# 定义两个数组
actual= np.array([1.0, 2.0, 3.0])
expected = np.array([1.01, 1.99, 3.0])

# 使用 np.testing.allclose 检查它们是否近似相等
np.testing