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input获取焦点 原生js_原生jsinput事件

1.onfocus 当input 获取到焦点时触发 2.onblur 当input失去焦点时触发,注意:这个事件触发前提是已经获取了焦点再失去焦点时候才会触发该事件,用于判断标签为空。...3.onchange 当input失去焦点并且它value值发生变化时触发,个人感觉可以用于注册时的确认密码。...主要是用于 input type=button,input作为一个按钮使用时鼠标点击事件 7.onselect 当input内容文本被选中后执行,只要选择了就会触发,不是全部选中 8.oninput...当inputvalue值发生变化时就会触发,(与onchange区别是不用等到失去焦点就可以触发了) 使用方法: 以上事件可以直接放到input属性里,例如: 1 , 可以通过jsinput...dom元素添加相应事件, 2 document.getElementByTagName(‘input’).onfocus = function(); 3 事件监听。

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Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should b

问题描述Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 在使用pytorch...训练经典MNIST数据集时,运行时,出现了以下问题: 问题原因: 错误内容大概就是指输入类型是CPU(torch.FloatTensor),而参数类型是GPU(torch.cuda.FloatTensor...) 报错内容是:输入是CPU类型(torch.FloatTensor),然而输出内容是GPU类型,同时它提示,应该保持一直数据类型 解决错误: 首先检查我们是不是正确使用了CUDA: 1.下面是正确使用...CUDA方法: device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 2.而我之前在使用CUDA进行加速时,是这样写...: if torch.cuda.is_available(): model.cuda() 显然这样写是错误,而应该采用第一种方法 结果: 在解决了上述问题后,使用经典MNIST数据集训练模型进行预测结果也就展示出来了

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