Pytorch 张量 Tensors 操作

Pytorch 张量 Tensors 操作

判断 obj 是否是一个 pytorch 张量

torch.is_tensor
torch.is_tensor(obj)

判断 obj 是否是一个 pytorch storage 对象

torch.is_storage
torch.is_storage(obj)

查询张量中的元素的个数：

torch.numel( obj) -> int
Example:
a = torch.randn(1, 2, 3, 4, 5)
torch.numel(a) -> 120
a = torch.zeros(4, 4)
torch.numel(a) -> 16

设置打印选项

torch.set_printoptions(precision=None,  threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None)

参数：

• precision - 浮点数输出的精度位数（默认8位）
• threshold - 阈值，触发汇总显示而不是完全显示（repr）的数组元素的总数（默认是1000）
• edgeitems - 汇总显示中，每维两端显示的项数（默认值是3）
• linewidth - 用于插入行间隔的每行字符数（默认是80）
• profile - 打印完全默认值。可以覆盖上述所有选项