Python 为什么Pytorch中的张量必须是整数？

我想知道我的准确度。所以我把正确的数字（张量）除以总数（张量）。然后我得到一个积分，而不是一个浮点数。我想知道为什么。代码如下。同样，如果我把张量转移到numpy，为什么我不能得到一个精确的数字？我得到的描述类似于“0x00000296AEDC1168处张量对象的内置方法numpy”我仍然不知道确切的数字

我试过张量

print(correct)
tensor(9668)

print(total)
10000

print(correct/total)
tensor(0)

print(100 * correct/total)
tensor(96)

print((100 * correct/total).numpy)
<built-in method numpy of Tensor object at 0x00000296AEDC1168>

打印（正确）
张量（9668）
打印（总计）
10000
打印（正确/总计）
张量（0）
打印（100*正确/总计）
张量（96）
打印（（100*正确/总计）.numpy）

您可以使用

.float（）

将

正确的
或
总计的
转换为浮动类型。像这样：

correct.float()/total

同样，如果我把张量转移到numpy，为什么我不能得到一个精确的数字

转换为numpy的正确方法是
.numpy（）
。就你而言：

(100 * correct/total).numpy()

谢谢但是我不确定为什么.numpy的输出是类似的，而不是直接的数字。如何查看此号码？
。numpy
是该函数的参考。您需要使用
.numpy（）
调用它。这与您尝试运行
print
而不是
print（）
的情况相同。