import numpy as np import torch data = np.array([1,2,3]) type(data) 输出 numpy.ndarray torch.Tensor(data) #输出 tensor([1., 2., 3.])浮点数 torch.float32 Constructor function torch.tensor(data) #输出 tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)和np中的数据类型是一样的 torch.int32 ...
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x2 = torch.reshape(x1,(2,4)) print(x2) 1. 2. 当然,如果我们想要避免算错,也可以用-1来替换其中一个数字,此时系统会根据你给的一直,计算出另一个值来,如下图 x2 = torch.reshape(x1,(2,-1)) print(x2) 1. 2. 输出结果是: tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, ...
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可以使用 top 命令、uptime 命令,特别是 top 命令,功能强大,不仅仅可以用来查看 CPU 负载。 CPU 负载怎么理解?是不是 CPU 利用率? 要区别 CPU 负载和 CPU 利用率,它们是不同的两个概念,但它们的信息可以在同一个 top 命令中进行显示。CPU 利用率显示的是程序在运行期间实时占用的 CPU 百分比,而 CPU 负载显...
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