這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python中is_tensor()方法如何使用，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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PyTorch torch.is_tensor()如果傳遞的對(duì)象是PyTorch張量，則方法返回True。

用法：

torch.is_tensor(object)

參數(shù)

• object:這是要測(cè)試的輸入張量。

返回：它返回True或False。

讓我們借助幾個(gè)示例來了解這個(gè)概念：
范例1：
 

# Importing the PyTorch library  
import torch  
    
# A constant tensor of size n 
a = torch.FloatTensor([1, 4, 6, 9]) 
print(a) 
  
# Applying the is_tensor function and  
# storing the result in 'out' 
out = torch.is_tensor(a) 
print(out)

輸出：

1
4
6
9
[torch.FloatTensor of size 4]
True

范例2：

# Importing the PyTorch library  
import torch  
    
# A constant tensor of size n 
a = torch.randn(4, 6) 
print(a) 
  
# Applying the is_tensor function and  
# storing the result in 'out' 
out = torch.is_tensor(a) 
print(out)

輸出：

 0.7491 -1.5987 -0.9733  0.0436 -0.3093  2.0007
 0.5679 -0.0092 -0.2573  0.9173  2.9849 -2.0159
-1.9215 -0.9131 -0.8244  0.4160 -0.3855  0.7033
 1.7367 -1.1454 -1.4369 -0.9856 -0.9076  0.6267
[torch.FloatTensor of size 4x6]
True

關(guān)于Python中is_tensor()方法如何使用就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

網(wǎng)站名稱：Python中is_tensor()方法如何使用
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