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
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
四、用途：
一般用在求loss或者accuracy时，使用.item（）
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