-----------numpy
Jupyter 默认情况下会根据向量的长度来自动省略中间的值，以便在输出时能够更好地适应屏幕大小。如果想要查看完整的向量值，可以通过以下两种方式实现：
- 使用
print()函数显示完整的向量内容。这种方法适用于任何大小的向量，但是需要显式调用print()函数来输出向量。 - 修改 Jupyter Notebook 的默认行为，在单元格开头添加以下代码：
import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf)
- 这样就可以将 NumPy 数组和 PyTorch 张量的输出设置为不省略任何元素。但是需要注意的是，如果向量很长，那么输出结果可能超出屏幕范围，导致显示异常。
希望这些方法能够帮助你查看完整的向量内容。
-----------tensor
Jupyter 默认情况下会根据张量的长度来自动省略中间的值，以便在输出时能够更好地适应屏幕大小。如果想要查看完整的张量内容，可以通过以下两种方式实现：
- 使用
print()函数显示完整的张量内容。这种方法适用于任何大小的张量，但是需要显式调用print()函数来输出张量。 - 修改 PyTorch 的默认行为，在单元格开头添加以下代码：
import torch torch.set_printoptions(threshold=torch.inf)
- 这样就可以将 PyTorch 张量的输出设置为不省略任何元素。但是需要注意的是，如果张量很长，那么输出结果可能超出屏幕范围，导致显示异常。
如果出现 ：AttributeError: module 'torch' has no attribute 'inf'
如果在使用 PyTorch 的 set_printoptions() 函数时遇到了 AttributeError: module 'torch' has no attribute 'inf' 错误，可能是因为你的 PyTorch 版本较低，不支持 inf 属性。
在这种情况下，可以将 inf 属性替换为一个足够大的数字来达到相同的效果。例如，你可以将代码修改为：
import torch torch.set_printoptions(threshold=100000)
这样就可以将张量的输出设置为不省略任何元素。当然，如果你需要查看比 100000 更长的张量，可以适当增大该数字。
