您好,登錄后才能下訂單哦!
這篇文章將為大家詳細講解有關Python中is_tensor()方法如何使用,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
PyTorch torch.is_tensor()
如果傳遞的對象是PyTorch張量,則方法返回True。
用法:
torch.is_tensor(object)
參數
object:這是要測試的輸入張量。
返回:它返回True或False。
讓我們借助幾個示例來了解這個概念:
范例1:
# Importing the PyTorch library import torch # A constant tensor of size n a = torch.FloatTensor([1, 4, 6, 9]) print(a) # Applying the is_tensor function and # storing the result in 'out' out = torch.is_tensor(a) print(out)
輸出:
1 4 6 9 [torch.FloatTensor of size 4] True
范例2:
# Importing the PyTorch library import torch # A constant tensor of size n a = torch.randn(4, 6) print(a) # Applying the is_tensor function and # storing the result in 'out' out = torch.is_tensor(a) print(out)
輸出:
0.7491 -1.5987 -0.9733 0.0436 -0.3093 2.0007 0.5679 -0.0092 -0.2573 0.9173 2.9849 -2.0159 -1.9215 -0.9131 -0.8244 0.4160 -0.3855 0.7033 1.7367 -1.1454 -1.4369 -0.9856 -0.9076 0.6267 [torch.FloatTensor of size 4x6] True
關于Python中is_tensor()方法如何使用就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。