]]，dtype=torch.float32,device='cuda:0')
Tensor的属性
Tensor属性描述了它们的形状、数据类型和存储它们的设备（CPU 或 GPU）
import torch...，agg_item = " , agg_item，type( agg_item) )
在PyTorch中，当你想要从一个标量张量（即形状为(1,)或者空的张量）中提取出Python的原生数值（例如整数...()
print(value) # 输出: 3.5
Tensor的拼接
将两个或者多个tensor进行拼接（concat），使用 torch.cat对tensor沿着一个特定的维度进行拼接。...5,6,7,8]])
print(torch.cat([tensor_1,tensor_2],dim=0))
print(torch.cat([tensor_1,tensor_2],dim=1))
我们平时的张量有两个维度...↓和→：
↓就是0维度，→就是1维度。
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