为什么张量在 Pytorch 中必须是整数？

【问题标题】：Why Tensor must be Integer in Pytorch?为什么张量在 Pytorch 中必须是整数？
【发布时间】：2019-11-05 05:42:12
【问题描述】：

我想得到我的准确性。所以我将正确的数字（张量）除以总数（张量）。然后我得到一个积分而不是浮点数。我想知道为什么。代码如下。另外，如果我将张量转移到 numpy，为什么我不能得到一个确切的数字？我得到类似"built-in method numpy of Tensor object at 0x00000296AEDC1168" 的描述我仍然不知道确切的数字。

我试过 tensor.numpy

print(correct)
tensor(9668)

print(total)
10000

print(correct/total)
tensor(0)

print(100 * correct/total)
tensor(96)

print((100 * correct/total).numpy)
<built-in method numpy of Tensor object at 0x00000296AEDC1168>

【问题讨论】：

标签： python pytorch

【解决方案1】：

您可以使用.float() 将correct 或total 转换为浮点类型。像这样：

correct.float()/total

另外，如果我将张量转移到numpy，为什么我不能得到一个确切的数字？

转换为numpy的正确方法是.numpy()。在你的情况下：

(100 * correct/total).numpy()

【讨论】：

谢谢！但我不确定为什么 .numpy 的输出类似于，而不是直接数字。如何查看这个号码？
.numpy 是对函数的引用。您需要使用.numpy() 调用它。就像您尝试运行 print 而不是 print() 一样。