pytorch print

引用:print(a) a = torch.FloatTensor(2, 3) print(a) a = np.array([2., 3]) b = torch.from_numpy(a) print(b)引用:对于直接print的方法，我们通过： device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') t = testModel().to(device) print(t)引用:对于torch summary的方式，首先pip install torch-summary安装这个包，在代码中： from torchsummary import summary device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') t = testModel().to(device) summary

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pytorch print红线

在 PyTorch 中，当你使用 print 函数打印 Tensor 时，可能会看到红线。这是因为 PyTorch 的 Tensor 对象没有实现 __repr__ 方法，而是实现了 __str__ 方法。因此，当你使用 print 函数打印 Tensor 时，实际上是调用了 Tensor 对象的 __str__ 方法，而不是 __repr__ 方法。为了解决这个问题，你可以使用 Tensor 对象的 repr 方法将其转换为字符串，并使用 print 函数打印该字符串。例如：

import torch

x = torch.Tensor([1, 2, 3])
print(x)  # 这里会出现红线

x_str = repr(x)
print(x_str)  # 这里不会出现红线

安装pytorch时print(torch.cuda.is_available()) False

A：这意味着您的计算机没有可用的CUDA（计算统一设备架构）硬件，无法使用GPU来加速PyTorch的运算。您可以尝试安装CUDA驱动程序和相应的NVIDIA CUDA工具包来启用GPU加速。如果您只是想在CPU上运行PyTorch，则无需担心此问题。