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...
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,...
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],[2,2]]) print(A.shape) print(A.size...
torch.from_numpy(ndarry) 注:生成返回的tensor会和ndarry共享数据,任何对tensor的操作都会影响到ndarry,反之亦然 内置的tensor创建方式 torch.empty(size)返回形状为size的空tensor torch.zeros(size)全部是0的tensor torch.zeros_like(input)返回跟input的tensor一个size的全零tensor torch.ones(size)全部是1的te...
new_data_tensor=torch.tensor(new_data,dtype=torch.float32)# 如果在GPU上训练,则需要将模型和数据移到GPU上 # 这里假设我们在CPU上运行 device=torch.device('cpu')wqrf.to(device)new_data_tensor=new_data_tensor.to(device)# 添加一个batch维度(如果需要的话)iflen(new_data_tensor.shape)==2:new_...
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...
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]]) ...
2.Tensor和Numpy的ndarray类似,但PyTorch的tensor支持GPU加速。 使用.cuda()可以把tensor类型的数据加载到cuda上。(要注意这里的括号不能少) 我们看这个代码,分类器输出的是torch.Tensor类型的值, 然后用.tolist()把它转化成list类型的, 因为这是一句话,所以在用交叉熵之前我们要扩展张量的维度,选择用unsqueeze()...
[2, 0, 0, 6]]) # 既然可以设置指定值,那么是否可以设置指定的张量呢,答案是可以的 # 比如也可以这样,val和index的维度一致 >>> val = t.randint(10, 100, (4,)) >>> val tensor([59, 39, 76, 99]) >>> a.scatter(dim, index, val) tensor([[59, 2, 6, 5], [ 6, 39, 9, 0...
这期内容当中小编将会给大家带来有关python中torch.tensor 和 torch.Tensor的区别是什么,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。 Microsoft Windows[版本 10.0.18363.1256](c)2019Microsoft Corporation。保留所有权利。