【pytorch】tensor 型の確認
pytorchの使い方の確認のため書く。
is_tensor
torch.is_tensor(obj)のobjがtensorならTrueを返す。
>>> import torch
>>> a=torch.tensor([[0, 1], [2, 3], [4, 5]])
>>> a
tensor([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5]])
>>> torch.is_tensor(a)
True
>>> torch.is_tensor(1)
False
is_storage
torch.is_storage(obj)のobjがPyTorch storage objectならTrueを返す。
PyTorch storage objectが何を示しているかはまだ勉強中。
>>> torch.is_storage(a)
False
>>> torch.is_storage(1)
False
is_complex
torch.is_complex(obj)のobjが複素数ならTrueを返す。
注意
以下のコードでcfloatが原因でエラーになるときがある。それはpytorhのバージョンを上げることで解決できる。
https://pytorch.org/でpytorchのバージョンを上げられる。
>>> b=torch.rand((3,3), dtype=torch.cfloat)
>>> b
tensor([[0.1955+0.3707j, 0.5087+0.8311j, 0.2987+0.4621j],
[0.5064+0.7313j, 0.9797+0.8714j, 0.0260+0.7468j],
[0.1468+0.5747j, 0.9827+0.3058j, 0.8373+0.9638j]])
>>> torch.is_complex(a)
False
>>> torch.is_complex(b)
True
>>> torch.is_complex(1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: is_complex(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int
is_floating_point
torch.is_floating_point(obj)のobjがfloatならTrueを返す。
objがcfloatならFalseである。
>>> c=torch.rand((3,3), dtype=torch.float)
>>> c
tensor([[0.7839, 0.8118, 0.8087],
[0.4022, 0.0625, 0.7638],
[0.3203, 0.0413, 0.3117]])
>>> torch.is_floating_point(a)
False
>>> torch.is_floating_point(b)
False
>>> torch.is_floating_point(c)
True
>>> torch.is_floating_point(1.0)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: is_floating_point(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not float
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この問題について(【pytorch】tensor 型の確認), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/ShotaSuzuki-jr/items/679dc3c1e2994f99a7d2著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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