2)填充 tf.pad();( 3)复制 tf.tile();( 4)限幅 tf.clip_by_value()、tf.maximum()、tf.nn.relu()、tf.clip_by_norm();( 5)根据坐标选择 tf.where() 那我们开始吧。 1. 张量排序 1.1 tf.sort() 和 tf.argsort() 按升序或降序对张量进行排序,返回排序后的结果: tf.sort(tensor, direction)...
GPU加速:PyTorch的张量可以方便地在CPU和GPU之间移动,以便利用GPU加速计算。这使得PyTorch非常适合于大规模数据处理和深度学习任务。数组也可以通过NumPy的库函数在GPU上运行,但不如PyTorch方便。 自动求导:PyTorch的张量支持自动求导功能,可以自动计算函数的梯度。这使得PyTorch非常适合于深度学习和优化任务。数组本身不支持...
copy_同样将源张量中的数据复制到目标张量(数据不共享),其device、dtype和requires_grad一般都保留目标张量的设定,仅仅进行数据复制,同时其支持broadcast操作。 具体试验参考: 【Pytorch】对比clone、detach以及copy_等张量复制操作 Pytorch张量(Tensor)复制
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。 clone clone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存,但是仍然留在计算图中。 detach detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存,新的tensor会脱离计算图,不会牵扯梯度计算。此外,一些原地操作(in...
在PyTorch中,可以使用clone()函数来复制一个张量。例如: import torch # 创建一个张量 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 复制张量 y = x.clone() print(y) 复制代码 上面的代码中,首先创建了一个张量x,然后使用clone()函数来复制这个张量,并将复制的张量赋值给y。最终打印出y的值...
以整个tensor作为基础元素进行复制操作。 1. 示例1:向量复制 x=torch.LongTensor(range(0,3))print(x)print(x.repeat(2))print(x.repeat(2,3))# 0维上复制成2倍,1维上复制成3倍print(x.repeat(2,3,2))# 0维上复制成2倍,1维上复制成3倍,2维上也复制成2倍 ...
PyTorch 复制张量的首选方式 似乎有几种方法可以在 PyTorch 中创建张量的副本,包括 y= tensor.new_tensor(x)#ay= x.clone().detach()#by= torch.empty_like(x).copy_(x)#cy= torch.tensor(x)#d bis explicitly preferred overaanddaccording to a UserWarning I get if I execute eitheraord。为什么它是...
在PyTorch中，张量复制操作可以通过多种方法实现，包括repeat、repeat_interleave和tile。下面将详细介绍这些方法的具体用法和应用场景。一、repeat 此方法用于整个张量作为基础元素进行复制操作。例如，一个向量可以通过指定重复次数来复制成新的向量。同样，一个矩阵也可以通过设定重复行数和列数来复制生成新的...
Pytorch对比clone、detach以及copy_等张量复制操作【转】 【Pytorch】对比clone、detach以及copy_等张量复制操作
pytorch:对比clone、detach以及copy_等张量复制操作 - 仙海寻波 - 博客园点赞(0) 踩踩(0) 反馈 访问所需:1 积分 同意申明访问第三方链接 访问申明(访问视为同意此申明) 1.全站链接来自网络蜘蛛爬取或网络用户分享,以非人工方式自动生成,平台本身不储存、复制、传播、控制编辑任何资源,也不提供下载服务,其链接...