神经网络 输入 torch.FloatTensor

在PyTorch中，`torch.FloatTensor`是一种用于存储浮点数的张量（tensor）。当你想要在神经网络中使用数据作为输入时，通常会使用`torch.FloatTensor`来表示连续的数值数据，比如图像像素值、音频波形或特征向量等。以下是使用`torch.FloatTensor`作为神经网络输入的一般步骤：

1. **初始化数据**：创建一个空的`torch.FloatTensor`，指定其形状、类型和初始值，如所有元素均为零：

   input_data = torch.zeros((batch_size, num_features))

2. **加载数据**：从文件、内存或者其他数据源读取实际的数值，并转换为`torch.FloatTensor`。例如，图片数据通常会被转换为灰度值范围在[0, 1]或[-1, 1]之间的张量：

   input_data = torch.tensor(image_data, dtype=torch.float32) / 255.

3. **准备批次**：如果是多个样本，需要把单个样本组成的张量按行（`dim=0`）拼接起来，形成一个批量数据（batch）：

   input_data = input_data.unsqueeze(0)

4. **传递给模型**：将`input_data`作为参数传入神经网络的`forward`方法，进行前向传播计算，得到预测结果或隐藏层输出。

5. **可能的预处理**：根据网络的需求，可能会进行归一化、标准化等操作进一步优化输入。