将numpy数组转换为torchTensor：
Tensor和Numpy数组之间具有很高的相似性,彼此之间的互操作也非常简单高效。需要注意的是,Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久,支持丰富的操作,所以当遇到Tensor不支持的操作时,可先转成Numpy数组,处理后再转回tensor,其转换开销很小。 示例代码: from __future__ import print_function import torch as t import...
设置默认tensor 在增强学习中一般使用DoubleTensor,可以通过函数设置默认tensor 初始化tensor 使用rand随机初始化 rand(3,3)随机生成一个三行三列的tensor 初始化数值在0-1范围内随机采样 rand_like()传入tensor变量,相当于取出a的shape 然后经过rand函数 randint(1,10,[3,3])表示从1-10中随机取整数,shape为(3,...
-1)b=torch.tensor([5]).view(1,-1)criterion(a,b)model=Test().cuda()# 修改参数# model.pa...
根据传入的data进行建造一个tensor二、torch.Tensor( )torch.Tensor是一个class,是torch.FloatTensor的别称 在pycharm上显示如下: 示例如下:将list转化为一个tensor三、对比: 通过上面两张图对比,区别在于得到的tensor通过torch.tensor( )得到的tensor的数据是int型的,是根据data的类型构造 ...
充分利用TensorRT和TVM等优秀的工具，不需要把模型拆成好几部分，直接使用torchscript这个运行时去缝合，...
>>> torch.tensor([0, 1, torch.inf]).to(dtype=torch.int32) tensor([ 0, 1, 2147483647], dtype=torch.int32) >>> np.array([0, 1, float("inf")]).astype(np.int32) array([ 0, 1, 2147483647], dtype=int32) And again, it's reasonable to assume, that torch.pow(x, -1) sh...
在实际的工作当中，我们难免要与空值打交道，相信不少初学者都会写出下面的代码:if a is None:...
代码如下: >>>class_num=10 >>>batch_size=4 >>>label=torch.LongTensor(batch_size,1).random_()...
torch.nn.init.kaiming_normal_(self.lora_a) torch.nn.init.zeros_(self.lora_b) half_weight_to_int取自QuantizedLinear类的构造器: def half_weight_to_int(weight: torch.Tensor, weight_bit_width: int): assert weight_bit_width in [4, 8] ...