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...
下面是一些使用torch.tensor()函数的例子: 1.创建一个一维张量: ```python 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...
从外部接收后转换得到的数据涉及如下函数:as_tensor,from_numpy。 as_tensor:将数据转换成torch.Tensor,用法如下: torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None) 如果待转换的data在cpu上,而且转换后的形状和数据类型不变,那么返回的tensor是data的引用,对返回的tensor进行操作,原来的data也会发生变化,示例如下...
print("torch.rand(2,3):\n",torch.rand(2,3)) print() # rand_like() 参数是一个张量(tensor),相当于把e的shape读出来,之后再送给rand函数 e=torch.rand(3,4) print("torch.rand_like(e): //e是一个三行四列的张量\n",torch.rand_like(e)) print() # randint() 参数依次是,randint(最小...
4)根据数据创建Tensor x = torch.tensor([5.5, 3]) 1. 2.Tensor操作 1)算术操作(以加法为例) 加法形式一: print(x+y) 1. 加法形式二: print(torch.add(x, y)) 1. 加法形式三: # adds x to y y.add_(x) print(y) 1. 2. 3. ...
python 中torch.Tensor与torch.tensor使用注意事项 在使用python的pickle.dump保存对象时,该对象并不大,却让C盘爆满,磁盘开始执行大量的写操作,内存也一度爆满。 原本以为是pickle的问题,可能对list对象的数量有所要求,结果并不是。 原因是list对象存储int64的ndarray数据时,使用了torch.Tensor。本以为是创建了包含一...
torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False) data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 dtype - 可以返回想要的tensor类型 device - 可以指定返回的设备 requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作,默认为False ...
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_data_tensor=new_data_tensor.unsqueeze(0)# 重塑输入数据以匹配模型的输入要求(假设每个样本有两个特征向量) ...
importtorchimporttorch.nnasnn# 假设模型的输出为 logits,实际类别标签为 targetslogits=torch.randn(3,5)# 3个样本,5个类别targets=torch.tensor([1,0,4])# 三个样本的实际类别标签# 使用交叉熵损失函数计算负对数似然损失criterion=nn.CrossEntropyLoss()nll_loss=criterion(logits,targets)print("负对数似然损...
常见的tensor创建方式 Tensor(sizes)基础构造函数tensor(data,)类似np.array的构造函数ones(sizes)全1Tensorzeros(sizes)全0Tensoreye(sizes)对角线为1,其他...