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