从非常小的浮点数列表转换为 PyTorch 张量会出现 TypeError，因为 PyTorch 将科学记数法解释为 str 而不是 float

Question

我想将数据设置为 PyTorch 张量，作为 ML 算法的目标。如果我按原样检查列表，我会得到：

ydata = [1.39e-11, 1.5e-12, 4.7e-16]

我想在张量中包含这个列表，所以我尝试了多个函数，但每次我都会收到 TypeError ：

torch.FloatTensor(ydata) -> TypeError('must be real number, not str')

但是，如果我检查 ydata 每个元素的类型，它是浮点数。我怎样才能将我想要的数据转换为张量？

非常感谢。

Answer 1

我只是尝试在我的机器上复制您的示例：

pip install torch torchvision torchaudio

然后：

import torch
ydata = ['1.39e-11', '1.5e-12', '4.7e-16']
ydata = [float(x) for x in ydata]   # convert your string to float
torch.FloatTensor(ydata)

#output
tensor([1.3900e-11, 1.5000e-12, 4.7000e-16])