我不知道为什么张量结果全为0。这里有什么问题吗？
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> import math
>>> torch.__version__
'0.4.1'
>>> np.__version__
'1.15.4'
>>> torch.arange(0, 10, 2) *-(math.log(10000.0) / 10)
tensor([0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.arange(0, 10, 2) *-(math.log(10000.0) / 10)
array([-0. , -1.84206807, -3.68413615, -5.52620422, -7.3682723 ])
>>> torch.arange(0, 10, 2)
tensor([0, 2, 4, 6, 8])
>>> np.arange(0, 10, 2)
array([0, 2, 4, 6, 8])
参考方案
正如使用 0.4.0 时在注释中所写，获得的结果与numpy相同:
tensor([-0.0000, -1.8421, -3.6841, -5.5262, -7.3683])
但是，使用0.4.1我也得到了一个零向量。
这是因为torch.arange(0, 10, 2)为 0.4.0 返回了float类型的张量，而对于 0.4.1 返回了long类型的张量。
因此，将张量转换为float应该适合您:
torch.arange(0, 10, 2).float() *-(math.log(10000.0) / 10)
long和float的乘积通过大量舍入来完成，因为结果仍然是long类型的张量。因此，当将FloatTensor转换为LongTensor时，介于-1和1之间的值将四舍五入为0。
由于-(math.log(10000.0) / 10)会生成-0.9210340371976183，因此您的结果就是0。因此，有效地将-0.9210340371976183在乘法之前转换为long类型。但是在转换时会四舍五入为0，请参见以下示例:
t = torch.tensor((-(math.log(10000.0) / 10)))
print('FloatTensor:', t)
print('Converted to Long:', t.long())
出局:
FloatTensor: tensor(-0.9210)
Converted to Long: tensor(0)
从而:
torch.arange(0, 10, 2).float() *-(math.log(10000.0) / 10)
变成:
torch.arange(0, 10, 2).float() * 0
因此，您得到的张量为零。
其他示例:
如果将其乘以1到2之间的值(假设为1.7)，则该值将始终四舍五入为1:
t = torch.tensor(range(5), dtype=torch.long)
print(t)
print(t * 1.7)
输出:
tensor([ 0, 1, 2, 3, 4])
tensor([ 0, 1, 2, 3, 4])
同样，当与2.7相乘时，会导致2的有效乘法:
t = torch.tensor(range(5), dtype=torch.long)
print(t)
print(t * 2.7)
输出:
tensor([ 0, 1, 2, 3, 4])
tensor([ 0, 2, 4, 6, 8])
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