pythonCopy codeimporttorchclassMyTensor(torch.Tensor):def__repr__(self):return'MyTensor('+super().__repr__()+')'# 创建一个 Torch 张量对象 x=MyTensor([1,2,3])# 打印张量对象print(x) 上述示例代码中,我们创建了一个名为MyTensor的子类,它继承自torch.
pythonCopy codeimport torch# 从 Python 列表创建张量x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])print(x)# 创建一个全零张量zeros = torch.zeros((2, 3))print(zeros)# 创建一个全一张量ones = torch.ones((3, 2))print(ones)# 从已有的张量中创建新张量x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])y =...
pythonCopy code defcustom_function():returntorch.Tensor([1,2,3])output=custom_function()print(type(output))# 检查返回对象的类型 确保返回对象是Tensor或具有正确的__repr__方法的自定义类的实例。 4. 检查PyTorch版本和依赖项 有时,Unable to get repr for报错可能是由PyTorch版本和相关依赖项不兼容导致...
pythonCopy codeimporttorch# 从 Python 列表创建张量x=torch.tensor([1,2,3,4])print(x)# 创建一个全零张量zeros=torch.zeros((2,3))print(zeros)# 创建一个全一张量ones=torch.ones((3,2))print(ones)# 从已有的张量中创建新张量x=torch.tensor([[1,2],[3,4]])y=torch.ones_like(x)print(y...
#从torch.nn模块中导入nn import torch.nn as nn # 导入torch,以便使用Tensor相关的功能 import torch # 使用torch.arange(49)生成一个包含49个连续整数(默认从0开始)的张量 # 通过.view(1, 1, 7, 7)将其形状调整为一个批次大小为1、通道数为1、高度和宽度均为7的四维张量,模拟一个单通道的7x7像素图像...
get_default_dtype() # default is now changed to torch.float64 torch.float64 >>> torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) # setting tensor type also affects this >>> torch.get_default_dtype() # changed to torch.float32, the dtype for torch.FloatTensor torch.float32...
pythonCopy codedefcustom_function():returntorch.Tensor([1,2,3])output=custom_function()print(type(output))# 检查返回对象的类型 1. 2. 3. 4. 5. 确保返回对象是Tensor或具有正确的__repr__方法的自定义类的实例。 4. 检查PyTorch版本和依赖项 ...
forward 函数中可以对Tensor进行任何操作 zero_grad: 梯度清零 nn.MSELoss: 计算两者之间的平均方差值 反向传播的过程只需要调用loss.backgrad()函数即可 dataloader: 怎么把数据做成batch的: 数据读取,构建Dataset子类: PyTorch用类torch.utils.data.DataLoader加载数据,并对数据进行采样,生成batch迭代器 ...
内容:tensor([92, 111, 82, ..., 47, 175, 39], device='cuda:0') 解释: 这是每个样本(分子或块)的长度信息,表示每个分子或残基块的长度,用于动态批处理或其他模型输入处理。 return_loss: 内容:False 解释: 这是一个布尔值,表示是否返回损失值(loss)。它通常用于控制在训练过程中是否需要计算并返回损...
Tensor.numpy():将Tensor转化为ndarray,这里的Tensor可以是标量或者向量(与item()不同)转换前后的dtype不会改变 代码: import torch import torch.nn as nn x = torch.Tensor([1,2]) print(x) print(x.type()) y = x.numpy() print(y) 1. ...