我有一个张量 x 和 x.shape=(batch_size,10)，现在我想取
x[i][0] = x[i][0]*x[i][1]*...*x[i][9] for i in range(batch_size)
这是我的代码:
for i in range(batch_size):
for k in range(1, 10):
x[i][0] = x[i][0] * x[i][k]
但是当我在forward()中实现并调用loss.backward()时，反向传播的速度很慢。为什么会慢，有什么方法可以高效实现吗？
最佳答案
它很慢，因为你使用了两个 for 循环。
您可以使用 .prod 请参阅:https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.prod
在你的情况下，
x = torch.prod(x, dim=1) 或 x = x.prod(dim=1)
应该可以
关于python - 如何有效地计算 Pytorch 中的张量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53699675/