什么是最好和最快的方法迭代Tensor。这是令人困惑的，为什么我得到Tensor而不是值。
得到了这个：
[ x for x in t]
Out[122]: [tensor(-0.12), tensor(-0.11), tensor(0.68), tensor(0.68), tensor(0.17)]但预期会出现以下行为：
[ x for x in t.numpy() ]
Out[123]: [-0.11932722, -0.114598714, 0.67563725, 0.6756373, 0.16548502]如果可能的话，我宁愿不转换成麻木？
1条答案
按热度按时间xurqigkl1#
使用numpy，一切都变得简单了，因为
np.arrays只是一组一直存储在CPU上的数字，因此，如果你迭代np.array，你会得到这些float数字。然而，在PyTorch中，Tensor不仅存储数字，还存储它们的梯度。此外，PyTorchTensor可以存储在CPU或GPU上。因此，为了保留所有这些“边信息”，PyTorch在迭代Tensor时返回单元素Tensor。
如果你坚持要从Tensor中得到简单的“数字”，你可以使用
tensor.item()：或者，
tensor.tolist()：如需numpy
np.arrays和torch.tensors之间差异的详细信息，请参阅this answer。