【pytorch】pytorch中data與item區別

前言

今天想使用loss來畫圖，看到大佬們的代碼里是使用了item()來轉換變量，之前沒注意這種細節，來學習一下。

實驗

import torch
x = torch.randn(2,3)
print('[1]  ',x)
print('[2]  ',x.data)
print('[3]  ',x.data[1,1])
print('[4]  ',x.data[1,1].item())#與x[1,1].item()相同
print('[5]  ',x.data.item())

顯示的結果為：

由此可以看出，item()的作用是取出一個tensor中的某個元素值，不對向量型的tensor起作用。

至於data，則是一個深拷貝的作用，具體可以參考文獻【1】。

 

參考文獻：

【1】https://blog.csdn.net/yghjkliikk/article/details/109587660

【2】https://leeyegy.blog.csdn.net/article/details/104971419?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-3.control