1、使用torch.tensor()函数构造张量 (1) A=torch.tensor([[1.0,1.0],[2,2]]) 1. 通过torch.tensor()将python的列表转化为张量。 (2) .shape获得tensor的维度,.size()获得tensor的形状大小,.numel()获得元素的个数 import torch A=torch.tensor([[1.0,1.0],[
if step % 500 == 499: # print every 500 mini-batches with torch.no_grad(): outputs = net(val_image) # [batch, 10] predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] accuracy = torch.eq(predict_y, val_label).sum().item() / val_label.size(0) print('[%d, %5d] train_loss: %.3...
import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) print(x) ``` 输出:tensor([1, 2, 3, 4, 5]) 2.创建一个二维张量: ```python y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(y) ``` 输出:tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) ...
1 torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) data数据类型可以是列表list、元组tuple、numpy数组ndarray、纯量scalar(又叫标量)和其他的一些数据类型。 因此tensor是可以输入数据来构造tensor的,tensor会复制一份原数据,参与新的数据构造。 而torch.Tensor 则是略有不同,...
Python中的torch包中包含torch.Tensor(a)、torch.tensor(a)、torch.from_numpy(a)、torch.as_tensor(a)四个转tensor函数。区别在于: torch.Tensor(a)是类构造函数,转出来的tensor格式数据dtype是全局默认dtype(一般为torch.float32),全局默认类型可以通过torch.get_default_dtype()函数来查询;而其它三个都是工厂...
2.tensor的创建 tensor 概念再怎么高级也只是一个数据结构,一个类,怎么创建这个对象,有下面几种方式。 直接创建 pytorch 提供的创建tensor的方式 torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False) data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 ...
pythonCopy codeimport torch tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(tensor) # ...
arange(5) >>> cvtutorials tensor([0, 1, 2, 3, 4]) >>> torch.tensor_split(cvtutorials, 2) (tensor([0, 1, 2]), tensor([3, 4])) >>> cvtutorials = torch.randn(3, 4) >>> cvtutorials tensor([[ 0.2840, -0.3296, -0.6659, 0.4259], [-0.7710, 1.1885, -1.3157, 0.2106], ...
values=tensor[tensor>=5] print("满足条件的元素索引:",indices) print("满足条件的元素值:",values) ``` 在上面的示例中,我们使用了`torch.nonzero()`函数找出了张量中大于等于5的元素的索引,然后根据这些索引取出了满足条件的元素值。 总结 本文介绍了如何使用Python对张量进行条件筛选,取出满足条件的索引和...
numpy()，data为Tensor变量#tensor转numpy(tensor在GPU上的话需要先转到cpu再转numpy)Numpy ---> Tensor 使用 torch.from_numpy(data)，data为numpy变量Numpy ---> Tensor使用tensor1 = torch.Tensor(numpy)requires_grad=True时，tensor.numpy()无法直接转换，需使用tensor.detach().numpy()（等同于tensor.data...