深度学习笔记（2）——loss.item（）

深度学习笔记（2）——loss.item（）

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一、前言

在深度学习代码进行训练时，经常用到.item()。比如loss.item()。我们可以做个简单测试代码看看它的作用。

二、测试实验

import torch

loss = torch.randn(2, 2)

print(loss)
print(loss[1,1])
print(loss[1,1].item())

输出结果

tensor([[-2.0274, -1.5974],
        [-1.4775,  1.9320]])
tensor(1.9320)
1.9319512844085693

三、结论

理解：
1.item（）取出张量具体位置的元素元素值
2.并且返回的是该位置元素值的高精度值
3.保持原元素类型不变；必须指定位置

四、用途：

      一般用在求loss或者accuracy时，使用.item（）