作者是TorchSnooper的作者,也是PyTorch开发者之一 GitHub 项目地址: https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper 大家可能遇到这样子的困扰:比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候,PyTorch 提示你说数据类型不匹配,需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float;再或者就是需要一个 CUDA tensor, 你给的却是个 ...
大家可能遇到这样子的困扰:比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候,PyTorch 提示你说数据类型不匹配,需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float;再或者就是需要一个 CUDA tensor, 你给的却是个 CPU tensor。比如下面这种: RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float...
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再或者,你可能脑子里想象着将一个 tensor 进行什么样子的操作,就会得到什么样子的结果,但是 PyTorch 中途报错说 tensor 的形状不匹配,或者压根没报错但是最终出来的形状不是我们想要的。这个时候,我们往往也不知道是什么地方开始跟我们「预期的发生偏离的」。我们有时候也得需要插入一大堆 print 语句才能找到原因。 To...
RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float 1. 这种问题调试起来很麻烦,因为你不知道从哪里开始出问题的。比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算,全是在 CPU 上进行的,一直没有报错,直到第十行需要跟你作为输入...
print(my_tensor.shape) cuda:0 True torch.float32 torch.Size([2, 3]) x=torch.empty(size=(3,3)) print(x) tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) #全0张量 x=torch.zeros((3,3)) print(x) #全1张良 ...
再或者,你可能脑子里想象着将一个 tensor 进行什么样子的操作,就会得到什么样子的结果,但是 PyTorch 中途报错说 tensor 的形状不匹配,或者压根没报错但是最终出来的形状不是我们想要的。这个时候,我们往往也不知道是什么地方开始跟我们「预期的发生偏离的」。我们有时候也得需要插入一大堆 print 语句才能找到原因。
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor:将输入 input 张量每个元素的夹紧到区间 [min,max],并返回结果到一个新张量。 2 Tensor的索引与数据筛选 torch.where(codition,x,y):按照条件从x和y中选出满足条件的元素组成新的tensor,输入参数condition:条件限制,如果满足条件,则选择a,否则选择b作为输...
下面使用 Pytorch 创建一个从 0..9 的数组,接着打印数组。 Python: importtorch x = torch.arange(10) print(x) tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) C# 版本不使用 Console.WriteLine,而是使用官方提供的库。 usingTorchSharp;
numpy中的axis与pytorch中的dim表达意思一样 >> a = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) >> print(a.shape) torch.Size([2, 3]) >> print(torch.sum(a, dim=0))tensor([5., 7., 9.]) >> print(torch.sum(a, dim=1))