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...
importtorch# 创建一个张量,包含元素 1, 2, 3tensor_a=torch.tensor([1,2,3])# 输出tensor_a以检查结果print("Initial tensor_a:",tensor_a) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤2:复制张量 为了避免对原始张量tensor_a的修改,我们可以使用clone()方法进行张量的复制。 # 复制 tensor_a,创建一个新的张量 t...
第一种:当复制的对象中无复杂子对象的时候。原来值的改变不会影响浅复制的值,同时原来值的id和浅拷贝值的id不一致 第二种:当复制的对象中存在复杂子对象的时候。如果改变其中复杂子对象的值,浅复制的值也会改变。改变其他值,则不会影响浅复制的值 主要原因是在copy()中将复杂子类使用一个公共镜像储存起来,当镜...
clone()是PyTorch针对张量操作优化的,避免了冗余的内存分配和复制操作。 clone()的使用示例: import torch # Create a PyTorch tensor original_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # Clone the tensor using the clone() method cloned_tensor = original_tensor.clone() # Modify the cloned tensor...
1. 扩充维度+复制 转自(记录一个Tensor操作——扩充维度+复制 - 知乎 (zhihu.com)) 假如我们有一个tensor x,维度为(2,3),我们想 扩充一维,size是(4,2,3),也就是把x复制四份,拼成一个tensor,第0维的4可以理解为4份。 # 原始tensor x x =torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ...
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 ...
1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None) 参数说明: self: 传入的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度,可设定为0/1/2... 2. 例子 2.1 Code 此处定义了一个4维tensor,要对第2个维度复制,由原来的1变为3,即将设定dim=1。 View...
最近在学习Libtorch——即Pytorch的C++版本,需要使用 Pytorch 导出的 tensor 以便对模型进行 debug。下面是转换代码,总体原理是将 tensor 转换为二进制数据,再在 C++ 里面读入。 下面是 Pytorch 中的导出 tensor 示例: 代码语言:javascript 复制 import io import torch def save_tensor(device): my_tensor = torch...
1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None)参数说明：self: 传⼊的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度，可设定为0/1/2...2. 例⼦ 2.1 Code 此处定义了⼀个4维tensor，要对第2个维度复制，由原来的1变为3，即将设定dim=1。1import torch...
pytorch提供了clone、detach、copy_和new_tensor等多种张量的复制操作,尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用,本文旨在对比这些操作的差别。 1. clone 返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量,与源张量不共享数据内存,但提供梯度的回溯。 下面,通过例子来详细说明: ...