tensor(inf, grad_fn=<MeanBackward0>) inf是什么
时间: 2024-04-19 20:25:09 浏览: 21
inf 是一个特殊的数值表示正无穷大(infinity)。在计算机科学中,它常用于表示超过浮点数范围的值或无穷大的结果。在上下文中,你提到的 tensor(inf, grad_fn=<MeanBackward0>) 表示一个张量(tensor),其中的值为正无穷大。grad_fn 是一个梯度函数,用于计算张量的梯度。
相关问题
使用python将tensor类型加上grad_fn=<SliceBackward>属性。
可以使用PyTorch中的torch.Tensor.requires_grad_()方法来将一个Tensor类型的变量加上grad_fn=<SliceBackward>属性。
示例代码:
```python
import torch
a = torch.randn(2, 3)
print(a.requires_grad) # False
# 将a变量的requires_grad属性设置为True
a.requires_grad_()
print(a.requires_grad) # True
# 对a进行操作,生成一个新的变量b
b = a[0]
print(b.requires_grad) # True
print(b.grad_fn) # <SliceBackward object at 0x7f16225b8cd0>
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个形状为(2, 3)的随机Tensor变量a,并打印了其requires_grad属性,结果为False。然后我们使用requires_grad_()方法将a的requires_grad属性设置为True。接着我们对a进行了操作,生成了一个新的变量b,并打印了其requires_grad属性和grad_fn属性,结果分别为True和<SliceBackward object at 0x7f16225b8cd0>,说明b已经成功加上了grad_fn=<SliceBackward>属性。
tensor([[ 1.2271, -1.1155]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
这行代码返回一个PyTorch张量(tensor),它的形状为`(1,2)`,包含了两个数值。这个张量是由一个PyTorch模型计算得出的。`grad_fn=<AddmmBackward0>`表示这个张量是通过执行一系列计算得到的,其中包括矩阵乘法(mm)和加法(Add),同时也保留了计算梯度的信息,以便在反向传播时更新模型参数。具体来说,这个张量是在执行模型的前向传播过程中,将输入传递给模型的全连接层(linear layer)后计算得到的输出。根据张量的形状,这个模型的输出是一个一维向量,其中第一个元素为1.2271,第二个元素为-1.1155。