Python torch.tensor()的简单实用方法是什么

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代码实验展示:

Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1256](c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有权利。C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch2_2_0(ssd4pytorch2_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May  6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import torch>>> torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]]) # 从列表接收数据tensor([[0.1000, 1.2000],[2.2000, 3.1000],[4.9000, 5.2000]])>>>>>> torch.tensor([0, 1])  # Type inference on data 从列表中的数据类型推断出所要使用的类型tensor([0, 1])>>>>>>>>> torch.tensor([[0.11111, 0.222222, 0.3333333]],...             dtype=torch.float64,...             device=torch.device('cuda:0'))  # creates a torch.cuda.DoubleTensortensor([[0.1111, 0.2222, 0.3333]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)>>>>>>>>> torch.tensor(3.14159)  # Create a scalar (zero-dimensional tensor)tensor(3.1416)>>> # 创建一个标量>>>>>> torch.tensor([])  # Create an empty tensor (of size (0,))tensor([])>>>>>>>>> print(torch.__version__)1.2.0+cu92>>> print(torch.cuda.is_available())True>>>>>>

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