当前位置:   article > 正文

深度学习笔记(2)——loss.item()_loss.item()

loss.item()

深度学习笔记(2)——loss.item()


一、前言

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。

二、测试实验

import torch

loss = torch.randn(2, 2)

print(loss)
print(loss[1,1])
print(loss[1,1].item())

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8

输出结果

tensor([[-2.0274, -1.5974],
        [-1.4775,  1.9320]])
tensor(1.9320)
1.9319512844085693
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

三、结论

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

四、用途:

      一般用在求loss或者accuracy时,使用.item()
  • 1
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/花生_TL007/article/detail/494877
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号