PyTorch 中的张量大小之前，“*”运算符做了什么？答案

【问题标题】：What does "*" operator do before the tensor size in PyTorch?PyTorch 中的张量大小之前，“*”运算符做了什么？
【发布时间】：2020-07-13 19:20:28
【问题描述】：

我现在正在学习在 PyTorch 中构建神经网络。以下是从.py 文件中截取的代码：

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 1000), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.1*torch.normal(torch.zeros(*x.size()))

对于x.size() 之前的* 运算符的实用性，我感到很困惑。我尝试删除它并绘制散点图，证明与未删除*的散点图相同。

我也在https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html中查看了size的官方文档，但我无法弄清楚。

如果您能帮助我，我将不胜感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

* 在此处对结果没有影响的原因是 torch.zero 除了上述的可变数量的参数和像列表或元组这样的集合 here。这并不意味着 * 本身没有用。

那么，由于torch.Size() 类是python 元组的子类，因此可以使用 *. （x.size() 将返回一个 torch.Size() 对象）

总结一下，x.size() 会给你(1000, 1) 和*x.size() 在参数中 会给你1000, 1 并且两者都被torch.zeros() 接受

【讨论】：

【解决方案2】：

* 在 Python 中像这样使用表示（参数）解包。当您将其添加到可迭代对象（x.size() 返回的内容）之前，它会解包并（在此处）将其项目作为位置参数传递给函数。例如：

def f(a1, a2):
    print(a1, a2)

f(*["Hello", "World"])

您可以查看another example 和更详细的description 的文档链接。

【讨论】：