深度学习笔记(2)——loss.item()

深度学习笔记(2)——loss.item()


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()
作者:江清月近人。原文地址:https://blog.csdn.net/cs111211/article/details/126221102

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