深度学习笔记(2)——loss.item()
文章目录
- 深度学习笔记(2)——loss.item()
- 一、前言
- 二、测试实验
- 三、结论
- 四、用途:
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())
输出结果文章来源:https://uudwc.com/A/dMNXx
tensor([[-2.0274, -1.5974],
[-1.4775, 1.9320]])
tensor(1.9320)
1.9319512844085693
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;必须指定位置文章来源地址https://uudwc.com/A/dMNXx
四、用途:
一般用在求loss或者accuracy时,使用.item()