pytorch中tensor怎么转set

PyTorch中的Tensor对象不能直接转换为set对象。但是，可以将Tensor对象转换为Python list对象，然后将list对象转换为set对象。以下是一个例子：

import torch

# 创建一个大小为5的Tensor对象
t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 将Tensor对象转换为Python list对象
lst = t.tolist()

# 将Python list对象转换为set对象
s = set(lst)

print(s)

输出结果为：`{1, 2, 3, 4, 5}`。注意，set对象是无序的，因此输出结果的顺序可能与输入顺序不同。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 14, in <module> g.ndata['feat'] = feat File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\view.py", line 99, in __setitem__ self._graph._set_n_repr(self._ntid, self._nodes, {key: val}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 4346, in _set_n_repr if F.context(val) != self.device: File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\backend\pytorch\tensor.py", line 99, in context return input.device AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device' 进程已结束,退出代码1

这个错误发生在使用 DGL 库设置节点属性时，因为传入的特征值是 Numpy 数组，而不是 PyTorch 张量。可以将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量，例如：

import torch
import numpy as np

feat = np.ones((10, 16))
feat_tensor = torch.from_numpy(feat)
g.ndata['feat'] = feat_tensor

这里我们将 Numpy 数组 `feat` 转换为 PyTorch 张量 `feat_tensor`，然后将其设置为节点特征。

pytorch中tenser

在PyTorch中，tensor（张量）是一个多维数组，是PyTorch中的基本数据结构。它可以用来存储和操作数据。根据引用中的内容，我们可以使用不同的方法来创建tensor：

1. 使用torch.empty()来创建一个未初始化的tensor。这个函数可以接受一个大小作为参数，返回一个具有相应大小的未初始化的tensor。例如，torch.empty(1)会返回一个大小为1的未初始化的tensor，并打印出tensor([0.])。

2. 使用torch.Tensor()来创建一个具有指定大小的tensor。这个函数接受一个或多个数值作为参数，并返回一个具有相应大小的tensor。例如，torch.Tensor(2,3)会返回一个大小为2x3的tensor，并打印出tensor([[1.0653e-38, 1.0194e-38, 1.4013e-45], [0.0000e 00, 1.4013e-45, 0.0000e 00]])。

3. 使用torch.IntTensor()或torch.FloatTensor()来创建具有指定大小的整数或浮点数类型的tensor。这些函数和torch.Tensor()的用法相似，只是返回的tensor具有指定的数据类型。例如，torch.IntTensor(2,3)会返回一个大小为2x3的整数类型的tensor，并打印出tensor([[7602297, 7274600, 1], [0, 1, 0]], dtype=torch.int32)；torch.FloatTensor(2,3)会返回一个大小为2x3的浮点数类型的tensor，并打印出tensor([[4.8720e 13, 3.8536e-43, 4.8720e 13], [3.8536e-43, 2.0026e 13, 3.8536e-43]])。

另外，根据引用中的内容，我们可以使用torch.set_default_tensor_type()来设置默认的tensor类型。默认情况下，PyTorch的tensor类型是torch.FloatTensor。例如，torch.tensor([1.2,3]).type()会返回torch.FloatTensor。通过调用torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)，我们可以将默认类型设置为torch.DoubleTensor，从而返回torch.DoubleTensor类型的tensor。

此外，根据引用中的内容，我们还可以使用torch.from_numpy()来从NumPy数组创建tensor。这个函数接受一个NumPy数组作为参数，并返回一个具有相同数据的tensor。例如，torch.from_numpy(a)会返回一个包含NumPy数组a数据的tensor，并打印出tensor([1.0000, 3.3000], dtype=torch.float64)；torch.from_numpy(b)会返回一个包含NumPy数组b数据的tensor，并打印出tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)。

总结起来，PyTorch中的tensor可以通过不同的方法创建，可以根据需要设置不同的数据类型，并且可以从NumPy数组中导入数据。