在PyTorch中,获取Tensor的值可以通过以下几种方式实现: 获取单个值: 如果Tensor只包含一个元素,可以直接使用.item()方法来获取这个值。这个方法会将Tensor中的单个值转换为一个Python数值。 python import torch a = torch.tensor([3.5]) value = a.item() print(value) # 输出: 3.5 获取多个值: 如果Ten...
tensor([ 1., 4., 16., 64.])) 1. 2. 3. 4. 5. 一元指数运算: torch.exp(x) 1. 输出: tensor([2.7183e+00, 7.3891e+00, 5.4598e+01, 2.9810e+03]) 1. 2.按照给定的行(axis=0)或列(axis=1),连接tensor 例子: x = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4)) y = ...
答案:因为历史上view方法已经约定了共享底层数据内存,返回的Tensor底层数据不会使用新的内存,如果在view中调用了contiguous方法,则可能在返回Tensor底层数据中使用了新的内存,会破坏兼容性。 PyTorch在0.4版本以后提供了reshape方法,实现了类似于 tensor.contigous().view(*args)的功能,如果不关心底层数据是否使用了新的...
Pytorch中的Tensor的shape是(B, C, W, H), 对该tensor取均值并与所有值做对比代码如下: C,H,W= tensor.shape[1], tensor.shape[2], tensor.shape[3]forcinrange(C):mean=torch.mean(x[0][c])forhinrange(H):forwinrange(W):ifx[0][c][h][w]>=mean:x[0][c][h][w]=mean AI代码助手...
(tensor == target_value).nonzero(as_tuple=True) 生成的张量的形状为 number_of_matches x tensor_dimension 。例如,假设 tensor 是一个 3 x 4 张量(这意味着维度为 2),结果将是一个二维张量,其中包含行中匹配项的索引。tensor = torch.Tensor(...
Pytorch tensor获取具有特定值的元素的索引? python、numpy、tensorflow、pytorch 我想要得到张量b中值的所有索引。 例如。 a = torch.Tensor([1,2,2,3,4,4,4,5]) b = torch.Tensor([1,2,4]) 我想要张量a中1, 2, 4的索引,我可以通过下面的代码来实现。 a = torch.Tensor([1,2,2,3,4,4...
Lambda 函数，通常称为“匿名函数”，与普通的 Python 函数相同，只是它可以在没有名称的情况下定义。
字符串 输出Tensor将包含与输入相同数量的维度。您可以在dim上使用squeeze来消除额外的维度：...
Pytorch获取⽆梯度TorchTensor中的值 获取⽆梯度Tensor 遇到的问题：使⽤两个⽹络并⾏运算，⼀个⽹络的输出值要给另⼀个⽹络反馈。⽽反馈的输出值带有⽹络权重的梯度，即grad_fn= <XXXBackward0>.这时候如果把反馈值扔到第⼆⽹络中更新，会出现第⼀个计算图丢失⽆法更新的错误。哎哟喂...
我认为没有从 list.index() 到pytorch 函数的直接翻译。但是,您可以使用 tensor==number 和nonzero() 函数获得类似的结果。例如: t = torch.Tensor([1, 2, 3]) print ((t == 2).nonzero(as_tuple=True)[0]) 这段代码返回 1个 [大小为 1x1 的 torch.LongTensor] 原文由 Manuel Lagunas 发布,翻...