for single in return_list[1:]: return_tensor = torch.mul(return_tensor, single)的single是什么意思
时间: 2023-05-23 20:00:37 浏览: 56
这里的single是return_list列表从第二个元素到最后一个元素的每一个元素。通过torch.mul函数,将return_tensor和每一个single逐个相乘,最终得到的结果是return_tensor乘以return_list中所有元素的乘积。
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for single in return_list[1:]: return_tensor = torch.mul(return_tensor, single)的single
是指return_list中除了第一个元素以外的所有元素,即从第二个元素开始循环。这里使用了torch.mul函数,对return_tensor和single进行逐元素相乘,得到一个新的tensor作为return_tensor。
tensor.mul_
tensor.mul_ 是 PyTorch 中的一个函数,用于原地(in-place)地将张量(tensor)与另一个张量或标量进行逐元素相乘。这意味着它会修改原始张量的值。
例如,假设我们有一个张量 `x`,我们想要将其与另一个张量 `y` 进行逐元素相乘,并将结果保存在 `x` 中,可以使用 `tensor.mul_` 函数:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
x.mul_(y) # 原地将 x 与 y 逐元素相乘
```
执行上述代码后,`x` 的值将变为 `[4, 10, 18]`。
需要注意的是,`mul_` 函数会直接修改原始张量,因此在使用时要小心。如果你想要保留原始张量不变,可以使用 `mul` 函数,它会返回一个新的张量,而不修改原始张量。