这篇文章将为大家详细讲解有关Python中is_tensor()方法如何使用，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
PyTorch torch.is_tensor()如果传递的对象是PyTorch张量，则方法返回True。
用法：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
torch.is_tensor(object)参数
object:这是要测试的输入张量。
返回：它返回True或False。
让我们借助几个示例来了解这个概念：
范例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)输出：
1
4
6
9
[torch.FloatTensor of size 4]
True范例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)输出：
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关于Python中is_tensor()方法如何使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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