摘要  扩展了计算机的错误计算（四十九）中的代码。同时发现，误差也“扩展”了。

       下面是代码：

import torch

# 设置随机种子
torch.manual_seed(0)

# 创建张量并移动到GPU
W1 = torch.randn(5, 3) * 10
W1 = W1.to('cuda')
X1 = torch.randn(3, 5) * 10
X1 = X1.to('cuda')

# 计算第一个矩阵乘法
Y1 = torch.mm(W1, X1)

# 在GPU上执行归一化操作
min_val1 = Y1.min()
max_val1 = Y1.max()
Y1_normalized = (Y1 - min_val1) / (max_val1 - min_val1)

# 应用tanh函数
torch_tanh1 = torch.tanh(Y1_normalized)

# 创建第二个张量并移动到GPU
Z1 = torch.randn(5, 4) * 10
Z1 = Z1.to('cuda')

# 计算第二个矩阵乘法
R_tanh1 = torch.mm(torch_tanh1, Z1)

# 继续构建更多层
W2 = torch.randn(4, 6) * 10
W2 = W2.to('cuda')
X2 = torch.randn(6, 4) * 10
X2 = X2.to('cuda')

# 计算第三个矩阵乘法
Y2 = torch.mm(W2, X2)

# 在GPU上执行归一化操作
min_val2 = Y2.min()
max_val2 = Y2.max()
Y2_normalized = (Y2 - min_val2) / (max_val2 - min_val2)

# 应用tanh函数
torch_tanh2 = torch.tanh(Y2_normalized)

# 创建另一个张量并移动到GPU
Z2 = torch.randn(4, 7) * 10
Z2 = Z2.to('cuda')

# 计算第四个矩阵乘法
R_tanh2 = torch.mm(torch_tanh2, Z2)

输出为：

       经检验，矩阵R_tanh2中，含有两位错误数字的元素共有15个，具体位置如下：[0,0]、[0,1]、[0,3]、[0,4]、[0,5]、[1,0]、[2,1]、[2,2]、[2,3]、[2,4]、[2,5]、[3,1]、[3,2]、[3,5]、[3,6]。另外，含有三位错误数字的元素有2个，分别是[3,0]和[3,3]。

       这样，含有两位以上错误数字的元素共有17个。占比为 17/(4*7)=17/28=60.7%.

       现在有个问题：随着代码的增加，误差是否会越来越大？会大到有的元素没有了正确有效数字吗？误差有上限吗？