torch.zeros_like(input) 等同于 torch.zeros(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。警告 从0.4 开始,此函数不支持 out 关键字。作为替代方案,旧的 torch.zeros_like(input, out=output) 等效于 torch.zeros(input.size(), out=output)。例子:...
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Python torch.zeros_like实例讲解 posted @2023-08-22 11:16gbc阅读(27) 评论(0)收藏举报
AI代码解释 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("...
>>>input=torch.empty(2,3)>>>torch.ones_like(input)tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]]) 说一下zeros与zeroslike和类似函数的区别。zeros是指定输出张量的形状size,然后返回张量,zeroslike则是根据一个张量,返回这个张量形状的张量。ones和ones_like类似 ...
a = torch.zeros_like(X) return torch.max(X,a) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 4、定义模型 ''' 4、定义模型 因为我们忽略了空间结构,所以我们使⽤reshape将每个⼆维图像转换为⼀个⻓度为num_inputs的向量。 ''' def net(X):
float64, device=torch.device('cuda:0'), requires_grad=True) zeros, zeros_like, ones, ones_like:这四个函数是快速的创建tensor,zeros和ones分别创建为0或者为1的tensor,zeros_like和ones_like也是创建为0或者为1的tensor,不同的是zeros_like和ones_like需要tensor作为输入,like的意思是类似,类似输入tensor...
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 ...
new_zeros((tgt_length, src_length, N)) Cread = controls[0].new_zeros((tgt_length, src_length, N, 1)) Cwrite = utils.fill_with_neg_inf(torch.empty_like(Cread)) triu_mask = torch.triu(controls[0].new_ones(tgt_length, src_length), 1).byte() triu_mask = triu_mask.unsqueeze...
zeros(2), torch.eye(2))).sample_(zerod.shape) mu = torch.zeros((3, 3)) norm = Independent(Normal(mu, torch.ones_like(mu)), 2) twod = Parameter(norm).sample_(zerod.shape) # === Stack === # params = (zerod, oned, oned_luring, twod) stacked = stacker(params, lambda ...