在pytorch訓練時，一般用到.item()。比如loss.item()。我們可以做個簡單測試代碼看看它的區別。

import torch x = torch.randn(2, 2) print(x) print(x[1,1]) print(x[1,1].item())

結果為：

tensor([[ 0.4702, 0.5145],[-0.0682, -1.4450]]) tensor(-1.4450) -1.445029854774475

可以看出是顯示精度的區別，item()返回的是一個浮點型數據，所以我們在求loss或者accuracy時，一般使用item()，而不是直接取它對應的元素x[1,1]。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中.item()的讲解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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