前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Pytorch-张量相加的四种方法 / .item()用法

Pytorch-张量相加的四种方法 / .item()用法

作者头像
狼啸风云
修改2022-09-02 22:30:24
3.1K0
修改2022-09-02 22:30:24
举报
文章被收录于专栏:计算机视觉理论及其实现

这里举例说明:

代码语言:javascript
复制
x = torch.rand(5, 3)
y = torch.rand(5, 3)
#第一种
print(x + y)
#第二种
print(torch.add(x, y))
#第三种
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)
#第四种
y.add_(x)
print(y)

Any operation that mutates a tensor in-place is post-fixed with an . For example: x.copy(y), x.t_(), will change x.

关于x.item()用法: 文档中给了例子,说是一个元素张量可以用item得到元素值,请注意这里的print(x)和print(x.item())值是不一样的,一个是打印张量,一个是打印元素:

代码语言:javascript
复制
x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())

#结果是
tensor([-0.4464])
-0.44643348455429077

那么如果x不是只含一个元素张量可以吗?本菜试了一下,不行的!但是可以用这种方法访问特定位置的元素:

代码语言:javascript
复制
x = torch.randn(2, 2)
print(x[1, 1])
print(x[1, 1].item())

#结果
tensor(0.4279)
0.4278833866119385
···    
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020/05/05 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档