a.torch.tensor([2, -3.4]) a.shape
时间: 2024-05-04 16:17:54 浏览: 15
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。
相关问题
a.torch.tensor([2, -3.4]) len(a)
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。
torch x.mean[-2, -1]
这是一个 PyTorch 的操作,假设 x 是一个张量(tensor),那么 x.mean[-2, -1] 表示对 x 的倒数第二维(倒数第二个轴)和倒数第一维(最后一个轴)求平均值。具体来说,如果 x 的形状为 (a, b, c, d),则 x.mean[-2, -1] 的结果是一个形状为 (a, b) 的张量,其中每个元素是对应位置的子张量在倒数第二维和倒数第一维上的平均值。
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