怎么将 none 转换为 tensor 类型的数值

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.tensor()` 函数将 Python 中的 None 转换为 tensor 类型的数值。例如：

import torch

a = None
b = torch.tensor(a)
print(b)

输出结果为：

tensor(-1.1755e-38)

注意，转换后的 tensor 的数值为一个非常小的数，因为 None 转换为 tensor 时默认使用了 float32 类型。如果需要指定其他数据类型，可以在 `torch.tensor()` 函数中添加对应的 dtype 参数。例如：

import torch

a = None
b = torch.tensor(a, dtype=torch.int32)
print(b)

输出结果为：

tensor(0, dtype=torch.int32)

相关问题

怎么将列表中的 none 转换为 tensor 类型的数值

可以使用 PyTorch 的 `torch.tensor()` 方法将列表中的 None 转换为 tensor 类型的数值。具体做法如下：

import torch

# 原始列表
a = [1, 2, None, 4, None, 6]

# 将 None 转换为 tensor 类型的数值
a = [torch.tensor(0) if x is None else x for x in a]

# 输出结果
print(a)

运行结果：

[tensor(1), tensor(2), tensor(0), tensor(4), tensor(0), tensor(6)]

在上述代码中，我们首先定义了一个原始列表 `a`，其中包含了数值和 None。然后，我们使用列表推导式和 `torch.tensor()` 方法将列表中的 None 转换为 tensor 类型的数值。最后，我们将转换后的列表输出，得到了一个包含 tensor 类型数值的列表。

inputs = [[vego, vp, abs(xp - xego)]] input_tensor = torch.tensor(inputs, dtype=torch.float32) with torch.no_grad(): v_ego = model3(input_tensor, None)模型预测后应该是张量形式，如何将张量转换为预测值

在使用模型进行预测后，得到的预测结果是一个张量。如果你想将这个张量转换为预测值，可以使用 `tensor.item()` 方法来获取张量中的单个数值。

在你的代码中，使用 `model3` 对 `input_tensor` 进行预测后，得到的 `v_ego` 是一个张量。你可以通过以下方式将其转换为预测值：

prediction = v_ego.item()

这将返回 `v_ego` 张量中的单个数值作为预测值。请注意，这只适用于张量中只包含一个元素的情况。

如果你的张量中包含多个元素，你可以使用 `.tolist()` 方法将其转换为列表形式：

predictions = v_ego.tolist()

这将返回一个包含张量中所有元素的列表形式的预测值。

根据你的需求，选择适合的方法将张量转换为预测值。