Anderson Meng

類似的問題我也有碰到 也很像overflow的問題 ````python import paddle; print(paddle.__version__) #2.6.0 x = paddle.to_tensor([[0, 0], [-2**63, 0]], dtype=paddle.int64) print(x) x == 2**63-1 # __eq__ #Tensor(shape=[2, 2], dtype=bool, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, # [[False, False], # [True...

與百度溝通後，Kai Wang表示現在這個工作沒有排期，NV目前沒有blocking。 先close 附帶，對`int64`的操作，可能也有其他API有這種精度溢出問題， 比如相等`__eq__`，同樣導致過大/過小的數字會被當成相同的數字 ```python import paddle; print(paddle.__version__) #2.6.0 x = paddle.to_tensor([[0, 0], [-2**63, 0]], dtype=paddle.int64) print(x) x == 2**63-1 # __eq__ #Tensor(shape=[2, 2], dtype=bool, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, # [[False,...