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：

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。

相关问题

def synthetic_data(w,b,num_examples): '''生成y=Xw+b+噪声''' X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w))) y=torch.matmul(X,w)+b y+=torch.normal(0,0.01,y.shape) return X,y.reshape((-1,1)) true_w=torch.tensor([2,-3.4]) true_b=4.2 features,labels=synthetic_data(true_w,true_b,1000) print('features:',features[0],'\nlabel:',labels[0])

这段代码是用来生成一个带有噪声的合成数据集的。其中，输入特征features是一个由服从标准正态分布的随机数构成的矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。输出标签labels是由输入特征与真实权重true_w以及真实偏置true_b计算得到的，再加上服从标准正态分布的噪声。可以看到，这个数据集的真实权重是[2, -3.4]，真实偏置是4.2。生成的数据集中，每个样本都有两个特征，一个标签。其中，第一个样本的特征是[-1.3057, 0.9116]，标签是[2.6655]。