int32) tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) Tensor 和tensor是深拷贝,在内存中创建一个额外的数据副本,不共享内存,所以不受数组改变的影响。 from_numpy和as_tensor是浅拷贝,在内存中共享数据,他们不同之处就是在于对内存的共享。 import torch ...
3.2.1 方式一:torch.tensor 3.2.1.1 进阶:基于不定长数组,如何创建tensor? 3.2.2 方式二:torch.as_tensor 3.2.3 方式三:torch.from_numpy 3.3 基于随机数创建tensor 3.4 基于概率分布创建tensor 3.6 创建常量 tensor 4. tensor 的几个常用属性 5. 变量放置到 CPU、GPU 上运行 5.1 使用 to 自动切换设备 5....
当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及DoubleTensor等不同的默认数据类型。 基于已有数据创建Tensor还有两个常用函数: from_numpy as_tensor 二者与上述方法最大的不同...
Tensor 和tensor唯一区别在于方法名中t的大小写，大写字母T（Tensor）是类构造函数，小写（tensor）是工厂函数。其中，torch.as_tensor 和 torch.from_numpy 也是工厂函数。构造函数在构造一个张量时使用全局默认值，而工厂函数则根据输入推断数据类型。通过torch.get_default_dtype()可以查看dtype的全局默认...
Import torch as tf 但是,我还是选择了PyTorch( ^_^ /\ ~_~ ) tensor,是PyTorch中最基础的数据类型,也是进行数据存储和运算的基本单元。 数组array这个概念,数组是类似于列表的高阶对象,是有序的元素序列。 Tensor在PyTorch的地位相当于Array在Numpy中地位。
importtorchimportnumpyasnp # Create tensors via torch.tensor flag=Trueifflag:arr=np.ones((3,3))print("type of data:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr,device='cuda')print(t) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 typeofdata:float64tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1....
Tensor是n维的数组,在概念上与numpy数组是一样的,不同的是Tensor可以跟踪计算图和计算梯度。 1.从Numpy中创建 importtorchimportnumpyasnp numpy_array= np.array([1,2,3]) torch_tensor1 = torch.from_numpy(numpy_array) torch_tensor2 = torch.Tensor(numpy_array) ...
import torchimport numpy as np 二、初始化张量: 张量的初始化方式有多种,主要是根据数据来源选择不同的初始化方法: 直接使用Python列表转化为张量: data = [[1, 2], [3, 4]]x_data = torch.tensor(data) 使用torch库中的函数tensor将一个二维python列表转换为一个二维的张量。
Tensor支持numpy.ndarray类似的索引操作,语法也类似。如无特殊说明,索引出来的结果与原tensor共享内存。 from __future__ import print_function import torch as t a = t.randn(3, 4) print(a) print(a[0]) # 第0行(下标从0开始) print(a[:, 0]) # 第0列 ...
功能:从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy dtype : 数据类型,默认与 data 的一致 device 所在设备 , cuda cpu requires_grad :是否需要梯度 pin_memory :是否存于锁页内存 实例如下: import torch import numpy as np # Create tensors via torch.tensor ...