关于不同arm 跑ncnn相同库的结果差异

[andyzhuzhi]

在rk3399 (ubuntu)和荣耀V10上 使用同样的ncnn库 提取同一张人脸的特征 发现结果有所差异

         荣耀V10        RK3399

特征0  val 1.047949 | 1.047948
特征1  val -1.647880 | -1.647882
特征2  val 1.211037 | 1.211037
特征3  val 0.199214 | 0.199214
特征4  val -0.606323 | -0.606325
特征5  val -0.065056 | -0.065055
特征6  val 0.956443 | 0.956443
特征7  val 1.589138 | 1.589139
特征8  val -0.554937 | -0.554937
特征9  val 1.587908 | 1.587906
特征10  val -1.369054 | -1.369053
特征11  val 0.411369 | 0.41137
特征12  val 0.306377 | 0.306377
特征13  val -0.168596 | -0.168595
特征14  val 0.074814 | 0.074812
特征15  val -0.919249 | -0.919249
特征16  val -0.749917 | -0.749918
特征17  val 1.070552 | 1.070552
特征18  val 0.373861 | 0.373859
特征19  val -1.292524 | -1.292524
特征20  val 0.346391 | 0.346392
特征21  val 0.088709 | 0.088709
特征22  val -0.823235 | -0.823235
特征23  val 0.006976 | 0.006976
特征24  val 0.845535 | 0.845532
特征25  val 0.189208 | 0.189209
特征26  val 0.222387 | 0.222387
特征27  val 0.910852 | 0.910853
特征28  val 0.852789 | 0.852791
特征29  val 1.849595 | 1.849597
特征30  val 1.177906 | 1.177909
特征31  val -0.112881 | -0.11288
特征32  val -0.704583 | -0.704582
特征33  val 0.326559 | 0.326559
特征34  val -0.819903 | -0.819904
特征35  val 0.597181 | 0.597181
特征36  val 1.409946 | 1.409946
特征37  val -1.057985 | -1.057984
特征38  val -0.659130 | -0.659129
特征39  val 0.015435 | 0.015437
特征40  val -0.048680 | -0.048678
特征41  val -0.137433 | -0.137434
特征42  val -0.867365 | -0.867364
特征43  val -0.368283 | -0.368283
特征44  val 0.494587 | 0.494587
特征45  val 0.306707 | 0.306706
特征46  val -0.326221 | -0.32622
特征47  val -1.186930 | -1.18693
特征48  val -0.880329 | -0.880328
特征49  val 0.238849 | 0.238849
特征50  val 1.975604 | 1.975605
特征51  val -0.514870 | -0.514869
特征52  val 0.024341 | 0.024341
特征53  val 0.279023 | 0.279024
特征54  val -1.409424 | -1.409424
特征55  val 0.386265 | 0.386265
特征56  val -1.493700 | -1.493701
特征57  val 1.416722 | 1.416722
特征58  val -0.784639 | -0.784639
特征59  val -1.425507 | -1.425508
特征60  val -0.617662 | -0.617661
特征61  val -0.644185 | -0.644185
特征62  val -2.206462 | -2.206464
特征63  val -0.392172 | -0.392172
特征64  val -0.585187 | -0.585186
特征65  val -1.658191 | -1.658191
特征66  val -0.299230 | -0.29923
特征67  val 0.116139 | 0.116138
特征68  val 0.117982 | 0.11798
特征69  val -0.376355 | -0.376355
特征70  val -1.001849 | -1.001851
特征71  val -0.287764 | -0.287764
特征72  val -0.313896 | -0.313896
特征73  val 0.148284 | 0.148284
特征74  val 0.181969 | 0.181969
特征75  val 0.705869 | 0.70587
特征76  val 0.783520 | 0.783521
特征77  val 0.864676 | 0.864677
特征78  val 0.156535 | 0.156535
特征79  val 0.519799 | 0.519798
特征80  val 0.080568 | 0.080568
特征81  val -0.584710 | -0.584712
特征82  val -0.509393 | -0.509392
特征83  val 1.276954 | 1.276951
特征84  val 1.600243 | 1.600243
特征85  val -1.062031 | -1.062032
特征86  val -0.629726 | -0.629725
特征87  val 1.198237 | 1.198237
特征88  val -0.172180 | -0.17218
特征89  val -0.784317 | -0.784315
特征90  val 0.332815 | 0.332815
特征91  val -0.555869 | -0.555869
特征92  val 0.522127 | 0.522127
特征93  val 1.247894 | 1.247894
特征94  val -0.945260 | -0.94526
特征95  val -1.502772 | -1.502772
特征96  val -0.938780 | -0.938779
特征97  val 0.770859 | 0.770857
特征98  val -0.581182 | -0.581182
特征99  val -1.371959 | -1.371961
特征100  val 1.072319 | 1.072318
特征101  val 0.983664 | 0.983665
特征102  val 0.044786 | 0.044784
特征103  val 1.448795 | 1.448796
特征104  val -0.166996 | -0.166995
特征105  val -0.995113 | -0.995114
特征106  val 0.614775 | 0.614777
特征107  val -0.232341 | -0.232343
特征108  val 1.024321 | 1.024321
特征109  val 1.174694 | 1.174694
特征110  val -0.979627 | -0.979629
特征111  val 0.911260 | 0.911261
特征112  val 0.224412 | 0.224411
特征113  val 1.103243 | 1.103243
特征114  val -0.124127 | -0.124127
特征115  val -0.825382 | -0.825382
特征116  val -0.624348 | -0.62435
特征117  val -0.410643 | -0.410644
特征118  val -0.785913 | -0.785913
特征119  val 1.517136 | 1.517136
特征120  val 0.142241 | 0.142242
特征121  val 0.208292 | 0.208292
特征122  val 0.450596 | 0.450596
特征123  val -0.462273 | -0.462273
特征124  val -1.774532 | -1.774533
特征125  val -0.861755 | -0.861753
特征126  val -0.623369 | -0.62337
特征127  val 2.510940 | 2.510942

[BiranLi]

这个级别的计算误差是可以接受的吧、、、、

[onexuan]

差别不大

[unanan]

不同平台对浮点数的精度优化不一样，这个差别在合理范围内吧……

[nihui]

正常的，浮点运算误差