El método PyTorch torch.is_tensor()
devuelve True si el objeto pasado es un tensor PyTorch.
Sintaxis:
torch.is_tensor(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.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)
Producción:
1 4 6 9 [torch.FloatTensor of size 4] 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_tensor function and # storing the result in 'out' out = torch.is_tensor(a) print(out)
Producción:
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
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por PranchalKatiyar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA