pytorch中的item()用法

最新推荐文章于 2025-09-08 17:20:02 发布
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#python #深度学习

本文详细解析了PyTorch中.item()方法的作用，该方法主要用于将零维张量转换为浮点数，常见于计算loss和accuracy等场景。通过示例代码展示其使用方法。

pytorch中，.item()方法 是得到一个元素张量里面的元素值
具体就是 用于将一个零维张量转换成浮点数，比如计算loss，accuracy的值
就比如：
loss = (y_pred - y).pow(2).sum()
print(loss.item())

PyTorch中.item()函数：提取单元素张量值
ZJQ的博客
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在PyTorch中，.item()函数用于从包含单个元素的张量中提取对应的Python标量值。其主要作用是将单元素张量转换为Python内置的数据类型（如float、int等），便于进行数值比较、记录日志或进一步计算。
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loss.detach().item(), loss.detach(), loss.item()的区别，以及requires_grad=True/False区别
momo的博客
11-10 1786
最近的程序总会在运行了几个epoch之后CUDA out of memory，除了常见的几种解决方法以外，还有一种是在train loss合并的时候，没有选择detach，或者item，导致反向梯度在合并的时候进行了累计。
pytorch中的item（）
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10-26 689
在计算Loss和accuracy的时候经常会遇到.item（） 其作用是取出tensor中的值，变为Python的数据类型。 import torch x = torch.randn(2,2) print(x) print(x[1,1]) 输出： tensor([[-1.3722, 1.1144], [-0.8714, 0.3114]]) tensor(0.3114) ========================================= import torch x =
pytorch loss.item()大坑记录（非常重要！！！）
StarfishCu的博客
01-11 2万+
跑神经网络时遇到的大坑：代码中所有的loss都直接用loss表示的，结果就是每次迭代，空间占用就会增加，直到cpu或者gup爆炸。 解决办法：把除了loss.backward()之外的loss调用都改成loss.item()，就可以解决。 原理可以见这里：https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/344752405 ...
【Pytorch】.item() 方法介绍
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12-07 6567
本文介绍了【Pytorch】中的 .item() 方法
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在PyTorch中，`item`是`torch.Tensor`的一个方法，用于将一个标量张量转化为一个Python标量（如整数、浮点数等）。如果张量只包含一个元素，则可以使用`item`方法将其转化为Python标量。例如： ``` import torch x...
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zxyhhjs2017的博客
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torch.Tensor.item() 坑，注意只能是一个值，适合返回loss，acc
PyTorch中.item()用法
samuelzhoudev的博客
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PyTorch中的item()用法
weixin_40756000的博客
02-22 1505
torch.item() 按照官方文档，可以理解为从只包含一个元素的tensor中提取值，注意是只含有one element，其他情况用tolist() 在训练时统计loss的变化时，经常用到，否则会累积计算图，造成GPU的额外开销 x = torch.tensor([1.0]) x.item() # -------------------out---------------- 1.0 ...
【学习笔记】PyTorch中.item()用法
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官方文档解释.item()用法是：一个元素张量可以用x.item()得到元素值 Usetorch.Tensor.item()to get a Python number from a tensor containing a single value. item是得到一个元素张量里面的元素值 如： 查看x的类型： ...
【Pytorch】 .item()==＞得到元素张量里面的一个元素值，便可以循环、查看...操作
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Any operation that mutates a tensor in-place is post-fixed with an . For example: x.t_(), will change x. import torch x = torch.rand(5, 3) y = torch.rand(5, 3) #第一种 print(x + y) #第二种 print(torch.add(x, y)) #第三种 result = torch.empty(5, 3) torch.add(x,..
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用法描述 Use torch.Tensor.item() to get a Python number from a tensor containing a single value. .item()方法返回张量元素的值。 用法示例 >>> import torch >>> x = torch.tensor([[1]]) >>> x tensor([[1]]) >>> x.item() 1 >>> x = torc
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