matrix_exp API 与 torch 存在精度差异

[BeingGod]

bug描述 Describe the Bug

matrix_exp API 与 torch 在特定数值下存在精度差异

AI4S 实现 e3nn 库时，在单测中发现 paddle 的 matrix_exp API 与 torch 在特定数值下存在精度差异，导致单测失败。期望能够实现 bitwise equal

版本: paddle==3.2.0, torch==2.8.0+cu126
硬件: H200

复现单测:

import paddle
import torch
import numpy as np

a = np.array([[2.74944162]])
b = np.array([[ 0.        ,  0.        ,  0.99999994],
        [ 0.        ,  0.        ,  0.        ],
        [-0.99999994,  0.        ,  0.        ]])

a_pd = paddle.to_tensor(a).astype(paddle.float32)
b_pd = paddle.to_tensor(b).astype(paddle.float32)

res_pd = paddle.linalg.matrix_exp(a_pd*b_pd)

a_pt = torch.from_numpy(a).to(dtype=torch.float32, device='cpu')
b_pt = torch.from_numpy(b).to(dtype=torch.float32, device='cpu')

res_pt = torch.matrix_exp(a_pt*b_pt)

print(res_pd)
print(res_pt)

np.testing.assert_equal(res_pd.numpy(), res_pt.cpu())

运行结果：

其他补充信息 Additional Supplementary Information

No response

[BeingGod]

@zhiminzhang0830 PTAL

[wanghuancoder]

这个API Paddle Torch实现的差别确实很大，Paddle是在Python端用基础API组出来的，Torch是在C++端组的，而且用的基础API也不尽相同。要想实现逐位对齐目前难度很大。
Paddle目前确实在做一些重要API与Torch的逐位对齐工作。但这个API的重要性、难度，暂时未计划启动做逐位对齐。可能在未来会有这种打算，但未可知~