文字列から数字のみを取り出す

Question

前提

windows10
google colab

実現したいこと

出力結果がtensor(0.5662, grad_fn=<SumBackward1>)のようになり，0.5662のところのみ毎回変わるようになっています。
この数値のみ数値として取り出したいです。
実行結果が

tensor(0.5662, grad_fn=<SumBackward1>)

このようになるのですが

0.5662

このように出力したいです

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError: expected string or bytes-like object

該当のソースコード

!apt install aptitude swig
!aptitude install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git make curl xz-utils file -y
!pip install mecab-python3==0.996.5
!pip install unidic-lite
!pip install transformers

!pip install unidic-lite

!git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git
!echo yes | mecab-ipadic-neologd/bin/install-mecab-ipadic-neologd -n -a

import subprocess

cmd='echo `mecab-config --dicdir`"/mecab-ipadic-neologd"'
path_neologd = (subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE,
                           shell=True).communicate()[0]).decode('utf-8')

import MeCab

m=MeCab.Tagger("-d /var/lib/mecab/dic/ipadic-utf8 -Ochasen")

text = "私は機械学習が好きです。"

text_segmented = m.parse(text)
print(text_segmented)

!pip install transformers==2.9.0

import torch
from transformers.modeling_bert import BertModel
from transformers.tokenization_bert_japanese import BertJapaneseTokenizer

tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained('bert-base-japanese-whole-word-masking')

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-japanese-whole-word-masking')
from transformers import BertConfig

# 東北大学_日本語版の設定を確認
config_japanese = BertConfig.from_pretrained('bert-base-japanese-whole-word-masking')
print(config_japanese)

text2 = "テレワークばかりでクビが痛い。"
text3 ="会社を解雇された。"

# 分かち書きをして、idに変換
input_ids2 = tokenizer.encode(text2, return_tensors='pt')  # ptはPyTorchの略
#input_ids1 = tokenizer.encode(text1)  # ptはPyTorchの略

print(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids2[0].tolist()))  # 文章
print(input_ids2)  # id

# 分かち書きをして、idに変換
input_ids3 = tokenizer.encode(text3, return_tensors='pt')  # ptはPyTorchの略
#input_ids1 = tokenizer.encode(text1)  # ptはPyTorchの略

print(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids3[0].tolist()))  # 文章
print(input_ids3)  # id

# 日本語BERTモデルに入力
result2 = model(input_ids2)
result3 = model(input_ids3)

word_vec2 = result2[0][0][5][:]  # 2つ目の文章の”クビ”（5番目）
word_vec3 = result3[0][0][3][:]  # 3つ目の文章の”解雇”（3番目）

cos = torch.nn.CosineSimilarity(dim=0)
cos_sim_23 = cos(word_vec2, word_vec3)

print(cos_sim_23)

試したこと

コードの67行目と68行目の間に(https://codechacha.com/ja/python-extract-integers-from-string/#1-%E3%81%99%E3%81%B9%E3%81%A6%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%AD%97%E3%82%921%E3%81%A4%E3%81%AE%E6%96%87%E5%AD%97%E5%88%97%E3%81%AB%E6%8A%BD%E5%87%BA) のサイトを参考に

str = cos_sim_23
pattern = "tensor(([0-9]+), grad_fn=<SumBackward1>)"
score = re.search(pattern, str)
print(score.group(1))

上記のコードを入れてみましたが"発生している問題・エラーメッセージ"の欄に記載しているエラー文が出てしまいました

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[y_waiwai]

エラーが出たなら、エラーメッセージを提示しましょう
エラーメッセージは、よけいな省略翻訳しないで出たそのママをコピペで提示してください

[gamdam]

申し訳ありません
"発生している問題・エラーメッセージ"の欄に記載しているエラー文が出ました

Answer 1

print(cos_sim_23.item())