Pytorch-张量相加的四种方法 / .item()用法

原文连接：https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/105940377

这里举例说明：

# -- coding: utf-8 --
import torchx = torch.rand(5, 3)
y = torch.rand(5, 3)
print("x:\n", x)
print("y:\n", y)# 第一种
print("method 1:\n", x + y)
# 第二种
print("method 2:\n", torch.add(x, y))
# 第三种
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print("method 3:\n", result)
# 第四种
y.add_(x)
print("method 4:\n", y)

x:tensor([[0.2839, 0.9364, 0.2337],[0.4001, 0.9134, 0.2568],[0.5010, 0.6690, 0.5995],[0.1166, 0.9743, 0.9053],[0.2917, 0.4442, 0.9245]])
y:tensor([[0.5839, 0.8467, 0.3166],[0.4876, 0.0694, 0.2991],[0.5943, 0.7027, 0.0034],[0.2299, 0.3224, 0.9445],[0.5194, 0.3128, 0.8982]])
method 1:tensor([[0.8679, 1.7831, 0.5503],[0.8877, 0.9828, 0.5558],[1.0953, 1.3718, 0.6029],[0.3464, 1.2967, 1.8498],[0.8111, 0.7570, 1.8228]])
method 2:tensor([[0.8679, 1.7831, 0.5503],[0.8877, 0.9828, 0.5558],[1.0953, 1.3718, 0.6029],[0.3464, 1.2967, 1.8498],[0.8111, 0.7570, 1.8228]])
method 3:tensor([[0.8679, 1.7831, 0.5503],[0.8877, 0.9828, 0.5558],[1.0953, 1.3718, 0.6029],[0.3464, 1.2967, 1.8498],[0.8111, 0.7570, 1.8228]])
method 4:tensor([[0.8679, 1.7831, 0.5503],[0.8877, 0.9828, 0.5558],[1.0953, 1.3718, 0.6029],[0.3464, 1.2967, 1.8498],[0.8111, 0.7570, 1.8228]])

关于x.item()用法：
文档中给了例子，说是一个元素张量可以用item得到元素值，请注意这里的print(x)和print(x.item())值是不一样的，一个是打印张量，一个是打印元素：

x = torch.randn(1)
print(x)  # tensor([0.5613])
print(x.item())  # 0.5612506866455078

那么如果x不是只含一个元素张量可以吗？本菜试了一下，不行的！但是可以用这种方法访问特定位置的元素：

x = torch.randn(2, 2)
# print(x.item())  # ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars
print(x[1, 1])  # tensor(0.4471)
print(x[1, 1].item())  # 0.4471171200275421

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