El método PyTorch torch.is_storage()
devuelve True si obj es un objeto de almacenamiento de PyTorch.
Sintaxis:
torch.is_storage(object)
Argumentos
- objeto: este es el tensor de entrada que se probará.
Retorno: Devuelve Verdadero o Falso.
Veamos este concepto con la ayuda de algunos ejemplos:
Ejemplo 1:
# Importing the PyTorch library import torch # A constant tensor of size n a = torch.FloatStorage(6) print(a) # Applying the is_storage function and # storing the result in 'out' out = torch.is_storage(a) print(out)
Producción:
-30587.265625 4.555761437366413e-41 3.906847023468105e-37 0.0 4.484155085839415e-44 0.0 [torch.FloatStorage of size 6] True
Ejemplo 2:
# Importing the PyTorch library import torch # A constant tensor of size n a = torch.randn(4, 6) print(a) # Applying the is_storage function and # storing the result in 'out' out = torch.is_storage(a) print(out)
Producción:
0.4837 -0.3108 0.5945 -0.5967 1.0831 0.0967 -0.0174 0.4937 0.9900 -0.0532 -0.4830 -0.4711 1.3607 -1.0815 0.4421 -0.2668 -0.5778 -0.0482 -2.0869 -0.8338 1.2260 -0.8849 0.7303 -1.0050 [torch.FloatTensor of size 4x6] False
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por PranchalKatiyar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA