3、从另一个Tensor初始化,新的Tensor会继承作为参数的Tensor的 形状和数据类型,除非显式声明 x_ones=torch.ones_like(x_data)# retains the properties of x_dataprint(f"Ones Tensor:\n{x_ones}\n")x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float)# overrides the datatype of x_dataprint(f"Rando...
3))print("ndarray的数据类型是: ",arr.dtype)# 在CPU上基于numpy数据创建tensort1=torch.tensor(arr)print(t1)# 在GPU上基于numpy数据创建tensort2=torch.tensor(arr,
- torch.empty((a,b),dtype=,device="") 创建一个a行b列的tensor,由于empty不初始化,故值随机 - torch.Tensor(a,b) 创建一个a行b列的张量,无初始化(随机值) - torch.rand(a,b) 随机生成服从均匀分布的数据,返回值为tensor - torch.randn(a,b) 随机生成正态分布的数据,返回数据为tensor - torch....
import torch torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → Tensor torch.Tensor.max(dim=None, keepdim=False) → Tensor torch.min(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → Tensor torch.Tensor.min(dim=None, keepdim=False) → Tensor 1. 2. 3. 4. 5. 6. 返回输入的input...
深度学习--PyTorch定义Tensor 一、创建Tensor 1.1未初始化的方法 这些方法只是开辟了空间,所附的初始值(非常大,非常小,0),后面还需要我们进行数据的存入。 torch.empty():返回一个没有初始化的Tensor,默认是FloatTensor类型。 #torch.empty(d1,d2,d3)函数输入的是shape ...
1.创建Tensor 1)未初始化Tensor x = torch.empty(5, 3) 1. 2)随机初始化Tensor x = torch.rand(5, 3) 1. 3)long型全0的Tensor x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) 1. 4)根据数据创建Tensor x = torch.tensor([5.5, 3])
一、定义/初始化张量Define tensors tensor,即“张量”。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的,可以运行在GPU上来加快计算效率。 PyTorch中定义tensor,就跟numpy定义矩阵、向量差不多,例如定义一个5×3的tensor,每一项都是0的张量:x = torch.zeros(5,3) ...
1. 导入常用初始化方法 from torch.nn.init import xavier_uniform_, xavier_normal_ from torch.nn.init import kaiming_uniform_, kaiming_normal_ 2. 各种初始化方法分析 * xavier_uniform_(tensor, gain=1.0) Note: 以均匀分布的值初始化输入tensor. 方法根据《Understanding the difficulty of training deep...
创建⼀个5x3的矩阵 import torch #未初始化 x = torch.empty(5,3) print(x) 输出: tensor([[8.4490e-39, 1.0469e-38, 9.4592e-39], [8.9082e-39, 1.0561e-38, 7.3470e-39], [1.0653e-38, 1.0194e-38, 8.4490e-39], [1.1112e-38, 9.5511e-39, 1.0102e-38], ...