pytorch随笔-6

是否为复数，tensor大小。

#/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-import torchx_data = torch.tensor([[12 + 0.2j],[6 - 1.2j]])
print(f"Tensor: \n {x_data} \n")
print(f"is_complex: \n {torch.is_complex(x_data)} \n")
print(f"shape: \n {x_data.shape} \n")

Tensor: tensor([[12.+0.2000j],[ 6.-1.2000j]]) is_complex: True shape: torch.Size([2, 1])

是否为浮点数，tensor大小。

#/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-import torchx_data = torch.tensor([[12.2],[62]])
print(f"Tensor: \n {x_data} \n")
print(f"is_floating_point: \n {torch.is_floating_point(x_data)} \n")
print(f"shape: \n {x_data.shape} \n")

Tensor: tensor([[12.2000],[62.0000]]) is_floating_point: True shape: torch.Size([2, 1])

下面这类属于0值 torch。
torch.tensor([0.])
torch.tensor([0])
torch.tensor([False])
而torch.is_nonzero检测是否非0。
torch.is_nonzero参数必须是单个元素

>>> torch.is_nonzero(torch.tensor([0.]))
False
>>> torch.is_nonzero(torch.tensor([1.5]))
True
>>> torch.is_nonzero(torch.tensor([False]))
False
>>> torch.is_nonzero(torch.tensor([3]))
True
>>> torch.is_nonzero(torch.tensor([1, 3, 5]))
Traceback (most recent call last):

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