Question

我试图创建一个如下的张量。

import torch
t = torch.tensor(2,3)

我遇到以下错误。

TypeError跟踪（最近的呼叫   最后）在（）   ----> 1 a = torch.tensor（2,3）

TypeError：tensor（）接受1个位置参数，但给出了2个

所以，我尝试了以下

import torch
t = torch.Tensor(2,3)
# No error while creating the tensor
# When i print i get an error
print(t)

我遇到以下错误

RuntimeError跟踪（最近的调用）   最后）在（）   ----> 1张（a）

D：\ softwares \ anaconda \ lib \ site-packages \ torch \ tensor.py在   代表（个体经营）        55＃个字符替换unicode字符。        56如果sys.version_info>（3，）：   ---> 57返回割炬._tensor_str._str（）        58其他：        59 if hasattr（sys.stdout，'encoding'）：

D：\ softwares \ anaconda \ lib \ site-packages \ torch_tensor_str.py在   _str（）       216后缀='，dtype ='+ str（self.dtype）+后缀       217   -> 218 fmt，scale，sz = _number_format（self）       第219章       220前缀=前缀+ SCALE_FORMAT.format（scale）+''*缩进

D：\ softwares \ anaconda \ lib \ site-packages \ torch_tensor_str.py在   _number_format（张量，min_sz）        94＃TODO：使用fmod吗？        张量值95：   ---> 96，如果value！= math.ceil（value.item（））：        97 int_mode = False        98休息

RuntimeError：长时间解包时溢出

但是，根据This SO Post，他能够创建张量。我在这里想念什么吗？另外，为什么我能够使用Tensor（大写T）创建张量，而不能使用tensor（小t）创建张量

Answer 1

torch.tensor()期望使用序列或array_like来创建张量，而torch.Tensor()类可以仅使用形状信息来创建张量。

这是torch.tensor()的签名：

文档字符串：
    张量（数据，dtype = None，设备=无，require_grad = False）->张量

使用：attr：data构造张量。

Args ：
     数据（array_like）：张量的初始数据。可以是列表，元组，          NumPy ndarray，标量和其他类型。

dtype（：class：torch.dtype，可选）：返回张量的所需数据类型。

关于RuntimeError：我无法在Linux发行版中重现该错误。从ipython终端打印张量可以很好地工作。

仔细检查错误，这似乎仅在Windows OS中是一个问题。如评论中所述，请看issues/6339: Error when printing tensors containing large values

无法使用割炬创建张量

1 个答案: