a.torch.tensor([2, -3.4]) len(a)
时间: 2024-05-02 19:16:09 浏览: 77
该代码无法运行,因为torch是一个Python的深度学习库,它的数据类型是Tensor,而不是torch。如果您想创建一个包含2和-3.4的张量,正确的代码应该是:
```
import torch
a = torch.tensor([2, -3.4])
print(len(a)) # 输出结果为2,因为张量中有两个元素
```
这将创建一个包含2和-3.4的张量,并输出它的长度为2。
相关问题
a.torch.tensor([2, -3.4]) a.shape
这段代码中,应该是 `torch.tensor` 而不是 `a.torch.tensor`。
正确的代码应该为:
```python
import torch
a = torch.tensor([2, -3.4])
print(a.shape)
```
输出结果为:
```
torch.Size([2])
```
这表明 `a` 是一个一维张量,包含两个元素。其中,第一个元素是 2,第二个元素是 -3.4。
torch.Tensor和torch.tensor
torch.Tensor和torch.tensor在功能上有一些区别。首先,torch.tensor()是一个函数,可以根据传入的数据来构建一个tensor对象。而torch.Tensor()是一个类,是torch.FloatTensor的别名。使用torch.tensor()时,在pycharm中会有相应的标志来表示它是一个函数。而使用torch.Tensor()时,在pycharm上会显示它是一个class,即一个类。可以将list通过torch.tensor()转化为一个tensor对象。总体来说,torch.tensor()是一个构建tensor对象的函数,而torch.Tensor()是一个tensor对象的类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.tensor和torch.Tensor的区别](https://blog.csdn.net/qq_36930266/article/details/104602792)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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