这是因为torch.from_numpy()函数创建的张量与原始NumPy数组共享数据,这可能导致在某些操作中产生不必要的开销。对于大型数据集,使用torch.tensor()或torch.as_tensor()函数可能更高效,因为它们不会与原始NumPy数组共享数据。 内存占用:与torch.from_numpy()创建的张量共享数据的NumPy数组将无法被垃圾回收,因为它们仍然...
WARNING torch.repeat() behaves differently from numpy.repeat, but is more similar to numpy.tile. For the operator similar to numpy.repeat, see torch.repeat_interleave(). Parameters sizes (torch.Size or int...) – The number of times to repeat this tensor along each dimension Example: >>>...