【Pytorch】 .item()==＞得到元素张量里面的一个元素值，便可以循环、查看...操作

Any operation that mutates a tensor in-place is post-fixed with an . For example: x.t_(), will change x.

import torchx = torch.rand(5, 3)
y = torch.rand(5, 3)
#第一种
print(x + y)
#第二种
print(torch.add(x, y))
#第三种
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)
#第四种
y.add_(x)
print(y)

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)
print(x.item())#结果是
tensor([-0.4464])
-0.44643348455429077

那么如果x不是只含一个元素张量可以吗？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[1, 1])
print(x[1, 1].item())  # 但是可以访问特定元素print(x.item())  # x不是只含一个元素张量，item()错误

使用：

例一：

例如此时要求loss的反向传播，只能对tensor才可以back-propagation，所以第一个红框不要使用.item()，但是第二行代码我们输出loss，此时就需要.item()查看张量中的元素值

例二：

此处我们并没有对loss进行back-propagation，而是手动的实现了back-propagation，此处的loss只是展示功能，那么在loss上加入了.item()

Pytorch-张量相加的四种方法 / .item()用法 - 简书

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使用：

例一：

例二：

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