Question

我正在开发Objective-C中的人工神经网络，所以我写了一些矩阵向量算法的方法。例如，下面是外部产品计算的代码。代码工作正常并返回所需的结果，但在将方法返回的NSMutableArray对象与单元测试中创建的对象进行比较时，单元测试失败。我已经迷失了几天了。有没有人知道为什么XCTAssertEqualObjects()失败，尽管对象看起来相同？

以下是在MLNNeuralNet.m中返回2个向量（NSArrays）的外积的相关代码：

-(NSMutableArray *)outerProduct:(NSArray *)matrix1 by:(NSArray *)matrix2 {

/*Tensor Product of 2 vectors treated as column and row matrices, respectively*/

/*Example: if matrix1 is @[2, 4, 6] and matrix2 @[3, 4, 5], then calculation is:
 [2 * 3, 2 * 4, 2 * 5], [4 * 3, etc...]
 and result is:
 @[@[6, 8, 10], @[12, 16, 20], @[18, 24, 30]]
 */

NSMutableArray *result = [[NSMutableArray alloc] init];

for (int i = 0; i < [matrix1 count]; i++) {
    NSMutableArray *tempArray = [[NSMutableArray alloc] init];
    for (int j = 0; j < [matrix2 count]; j++) {
        double product = [[matrix1 objectAtIndex:i] doubleValue] * [[matrix2 objectAtIndex:j] doubleValue];
        [tempArray addObject:@(product)];
    }
    [result addObject:tempArray];
}

return result;
}

以下是单元测试的代码：

@interface MLNNeuralNetTests : XCTestCase

@property (strong, nonatomic) MLNNeuralNet *neuralNet;

@end

@implementation MLNNeuralNetTests

- (void)setUp {
    [super setUp];
    _neuralNet = [[MLNNeuralNet alloc] init];
}

-(void)testOuterProduct {

NSMutableArray *matrix1 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(1.0), @(2.0), @(3.0)]];
NSMutableArray *matrix2 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(4.2), @(5.2), @(6.2)]];

NSMutableArray *layer1 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(4.2), @(5.2), @(6.2)]];
NSMutableArray *layer2 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(8.4), @(10.4), @(12.4)]];
NSMutableArray *layer3 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(12.6), @(15.6), @(18.6)]];
NSMutableArray *correctMatrix = [[NSMutableArray alloc]
                                 initWithArray:@[layer1, layer2, layer3]];

NSMutableArray *testMatrix = [self.neuralNet outerProduct:matrix1 by:matrix2];

XCTAssertEqualObjects(correctMatrix, testMatrix, @"Matrix outer product failed");
}

这是我得到的错误：

我认为可能是因为我在单元测试版本中创建了NSNumber文字，如@(4.2) etc...

所以我尝试先创建double然后再封装NSNumber，如下所示：

double number1 = 4.2;
NSMutableArray *layer1 = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(number1), etc...

但这也行不通。

我在这里错过了什么吗？

当我尝试在类似的测试中测试对象相等时，我没有问题。例如，以下测试不会失败：

-(void)testMultiplyVectorElements {

    NSArray *vector1 = @[@(1.0), @(2.0), @(3.0), @(4.0)];
    NSArray *vector2 = @[@(5.2), @(6.2), @(7.2), @(8.2)];
    NSMutableArray *correctVector = [[NSMutableArray alloc] initWithArray:@[@(5.2), @(12.4), @(21.6), @(32.8)]];
    NSMutableArray *testVector = [self.neuralNet multiplyVectorElements:vector1 by:vector2];

    XCTAssertEqualObjects(correctVector, testVector, @"Vector element-wise multiplication failed.");
}

Answer 1

我认为这归结于浮点运算。浮点比较可能很棘手。如果这些是“真实的”数字，那么将它们组合起来的结果并不会产生您所期望的结果。

XCTAssertEqualObjects()的输出正在使用NSLog()来打印NSNumber，将其四舍五入以供显示。您可以手动检查并查看更精确的值：

NSUInteger row_idx = 0;
for( NSArray<NSNumber *> * row in testMatrix ){
    NSUInteger col_idx = 0;
    for( NSNumber * testProduct in row ){
        NSNumber * correctProduct = correctRow[row_idx][col_idx];
        NSLog(@"%.16lf %.16lf", [product doubleValue], correctProduct);
        /* This level of accuracy fails with your code. Drop at
         * least one 0 to pass the assertion.
         */
        XCTAssertEqualWithAccuracy([product doubleValue],
                                   [correctProduct doubleValue],
                                   0.000000000000001);
        col_number += 1;
    }
    row_number += 1;
}

由此可以看出，乘法产生的12.6实际上是12.6000000000000014，correctMatrix 12.6中的文字存储为12.5999999999999996。所以它们非常接近，但不是==。

XCTAssertEqualWithAccuracy()宏用于比较浮点值。它允许您传递第三个值来创建一个范围，在该范围内，这些值被视为“足够相等”。

另一种选择，如果你正在进行大量的数字Cocoa计算，就是切换到NSDecimalNumber，为算术提供精确的“实际”值。权衡的是，它比NSNumber更令人痛苦，因为所有操作都要通过方法。 [x decimalNumberByMultiplyingBy:y]。

XCTAssertEqualObjects比较NSNumber的NSArrays失败，即使数组看起来相同

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