Как уже отмечалось @ blue-phoenox, предпочтительно использовать встроенные функции PyTorch для непосредственного создания тензора. Но если вам приходится иметь дело с генератором, целесообразно использовать numpy в качестве промежуточного этапа. Поскольку PyTorch избегает копирования массива numpy, он должен быть достаточно быстрым (по сравнению с простым пониманием списка)
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> torch.from_numpy(np.fromiter((i**2 for i in range(10)), int))
tensor([ 0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81])
Да, Siegfried прав, nullable: ложь является единственной вещью, которая установлена по умолчанию. Можно смотреть на доменный артефакт класса и опросить ограниченные свойства в консоли:
grailsApplication.getDomainClass("Todo").constrainedProperties.each { propName, constraints ->
println "$propName : ${constraints.appliedConstraints.name}"
}
Печать:
status : [nullable]
priority : [nullable]
name : [blank, nullable]
Насколько я знаю, что это только nullable: false
в обоих случаях.