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在深度学习代码进行训练时,经常用到.item()。比如loss.item()。我们可以做个简单测试代码看看它的作用。
import torch
loss = torch.randn(2, 2)
print(loss)
print(loss[1,1])
print(loss[1,1].item())
输出结果
tensor([[-2.0274, -1.5974],
[-1.4775, 1.9320]])
tensor(1.9320)
1.9319512844085693
理解:
1.item()取出张量具体位置的元素元素值
2.并且返回的是该位置元素值的高精度值
3.保持原元素类型不变;必须指定位置
一般用在求loss或者accuracy时,使用.item()
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