l tensor元素相乘, 主要数学计算过程如图所示: 一共三种*, mul符号或者torch.mul(tensor1,tensor2,out=tensor_new)这个主要可以用来作weight与bias的乘积 z1 = tensor * tensor z2 = tensor.mul(tensor) z3 = torch.rand_like(tensor) torch.mul(tensor, tensor, out=z3) l 单元化tensor agg = tensor....
-1]tensor[:,-1]=0print(tensor)Firstrow:tensor([1.,1.,1.,1.])Firstcolumn:tensor([1.,1.,1.,1.])Lastcolumn:tensor([1.,1.,1.,1.])tensor([[1.,1.,1.,0.],[1.,1.,1.,0.],[1.,1.,1.,0.],[1
tensor_split根据 指定的索引或节数,将input一个张量拆分为多个子张量; tile通过重复 input 的元素构造一个张量。 transpose返回一个张量,它是 的转置版本input。 unbind删除轴 dim 下的张量维度,并返回新张量。 unsqueeze返回一个插入到指定位置的尺寸为 1 的新张量。
⚠️t.Tensor(*size)创建tensor时,系统不会马上分配空间,只会计算剩余的内存是否足够使用,使用到tensor时才会分配,而其他操作都是在创建完成后马上进行空间分配 2.其他操作 1)ones() t.ones(2,3) 返回: tensor([[1.,1.,1.], [1.,1.,1.]]) 2)zeros() t.zeros(2,3) 返回: tensor([[0.,0...
1.tensor的切片、合并、变形、抽取操作 这里简单总结一些重要的tensor基本操作: torch.cat(seq, dim=0, out=None)把一堆tensor丢进去,按照dim指定的维度拼接、堆叠在一起. 比如: 代码语言:javascript 复制 In[70]:x=torch.tensor([[1,2,3]])In[71]:x ...
importtorch# 导入pytorchimportnumpyasnp# 导入numpyprint(torch.__version__)# 查看torch版本t1=torch.tensor([1,1])# 通过列表创建t1=torch.tensor((1,1))# 通过元组创建t1=torch.tensor(np.array([1,1])# 通过数组创建t1# tensor([1, 1]) ...
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Tensor和NumPy的多维数组ndarray非常类似,与之相比,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,使其更加适合深度学习。 1. 创建 Tensor 创建方式和 NumPy 的ndarray大同小异,一些常见的 API 如下 ...
多维情况下tensor的[-1]含义 见图,简单明了
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