from d2l import torch as d2l torch.set_printoptions(2) 1. 2. 3. 4. 5. ##这里是学习锚框使用的pytorch的一些基础的知识。 ## 每日一学基础知识 #pytorch.torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None, sci_mode=None) 设置precision显示的精度...
torch.set_printoptions 设置打印选项 torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None) precision – 浮点数输出的精度位数 (默认为8 ) threshold – 阈值,触发汇总显示而不是完全显示(repr)的数组元素的总数 (默认为1000) edgeitems – 汇总显示中,每维(轴...
>>>importtorch>>>torch.numel(torch.randn(10,10,10))1000 set_printoptions:对print函数进行设置,用法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.set_printoptions(precision=None,threshold=None,edgeitems=None,linewidth=None,profile=None,sci_mode=None) ...
>>> import torch >>> torch.numel(torch.randn(10, 10, 10)) 1000 set_printoptions:对print函数进行设置,用法如下: torch.set_printoptions(precision=None,threshold=None,edgeitems=None,linewidth=None,profile=None,sci_mode=None)编辑于 2022-02-17 20:13 ...
x = torch.rand(1000, 2, 2) print(x) # prints the truncated tensor torch.set_printoptions(threshold=10_000) print(x) # prints the whole tensor 如果您的张量非常大,请将threshold值调整为更高的数字。 另一种选择是: torch.set_printoptions(profile="full") ...
PyTorch没有专门的格式化显示函数,但可以通过torch.set_printoptions设置打印选项以调整输出格式。 python import torch # 设置浮点数精度 torch.set_printoptions(precision=2) # 创建一个2x2的张量 tensor = torch.tensor([[1.12345, 2.12345], [3.12345, 4.12345]]) print(tensor) 4. 使用可视化工具 对于更复杂...
torch.setprintoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None, scimode=None) 设置打印的参数。 参数: precision:浮点数输出的精度,默认4 threshold:超过数目则只打印数组的总览,默认1000 edgeitems:总览打印时每个维度开始与结束时打印的数目,默认3 linewidth:行宽,指一行打印...
import torch torch.set_printoptions(profile='full') 它会的非常的慢。实测在NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti,在DEBUG CONSOLE中打印一个这样的变量:[Tensor(shape=(663, 655), dtype=torch.bool), Tensor(shape=(663, 655), dtype=torch.bool)], 大概需要18.23s。相当的慢。
np.set_printoptions(threshold=np.inf) #控制省略个数,意思是输出个数为inf时候才开始省略,inf是无限的个数;所以次意是完全输出,不显示省略号; 如果使用pytorch,需要全部输出,不带省略号,需要添加命令 torch.set_printoptions(threshold=np.inf) 45678910 ...
python -c "import torch;import time;offset=1726274430;torch.set_printoptions(precision=10);l1=[time.time()-offset,time.time()-offset];print('list:', l1, type(l1[0]));t1=torch.tensor(l1);print('cpu:', t1, t1.dtype);t1=t1.to('cuda'); print('gpu:', t1, t1.dtype);" list:...