Python TypeError：需要浮点

我有一个pytorch变量：

preds[4,4]
Out[305]: 
Variable containing:
-96.7809
[torch.cuda.FloatTensor of size 1 (GPU 0)]

我想做以下几件事：

 import math
 x=preds[4,4]
 y=maths.exp(x)
 z= y / (y+1)

但是当我这样做的时候：

y=maths.exp(x)

我得到以下错误：

   math.exp(preds[4,4])
TypeError: a float is required

我如何将torch变量转换为浮点，以便能够执行这些操作

---

感谢

索引

变量

对象不会将其转换为标量。它仍然是一个

变量

对象。但是，索引

numpy数组

会执行此操作。因此，将

变量

对象转换为一个numpy，然后按照您希望的方式对其进行索引应该可以达到目的

但是，将

变量

转换为numpy时，存在一些小缺陷

如果

preds

是存储在cpu内存中的

变量

，则可以简单地执行此操作

nparr = preds.data.numpy()
x = nparr[4, 4] 

但是，如果

preds

位于gpu内存中，则必须先将

变量

传输到cpu内存中，然后再将其转换为numpy对象，如下所示：

preds = preds.cpu()

然后按照上面的步骤做

nparr = preds.data.numpy()
x = nparr[4, 4]

在这两种情况下，

x

都是标量（在您的例子中是浮点），您可以在选择的任何数学运算中使用它

编辑： 是的，@mexmex是正确的，您还可以直接索引

变量中包装的
张量
，以提取任何给定索引处的标量值

像这样：

 x = preds.data[4, 4]

为
变量
对象编制索引不会将其转换为标量。它仍然是一个
变量
对象。但是，索引
numpy数组
会执行此操作。因此，将
变量
对象转换为一个numpy，然后按照您希望的方式对其进行索引应该可以达到目的

但是，将
变量
转换为numpy时，存在一些小缺陷

如果
preds
是存储在cpu内存中的
变量
，则可以简单地执行此操作

nparr = preds.data.numpy()
x = nparr[4, 4] 

但是，如果
preds
位于gpu内存中，则必须先将
变量
传输到cpu内存中，然后再将其转换为numpy对象，如下所示：

preds = preds.cpu()

然后按照上面的步骤做

nparr = preds.data.numpy()
x = nparr[4, 4]

在这两种情况下，
x
都是标量（在您的例子中是浮点），您可以在选择的任何数学运算中使用它

编辑：
是的，@mexmex是正确的，您还可以直接索引
变量中包装的
张量
，以提取任何给定索引处的标量值

像这样：

 x = preds.data[4, 4]

如果直接对数据张量进行索引，那么实际上不能省去numpy转换吗？preds.data[4,4]返回一个标量。如果您直接为数据张量编制索引，那么您实际上不能省去numpy转换吗？preds.data[4,4]返回一个标量。