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....
2. .Tensor、.tensor、.from_numpy、.as_tensor的区别 .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。 import numpy as np import torch a = np.array([0,1,2,3]) a1 = torch.from_numpy(a) a2 =...
在不考虑性能方面,一般情况下我们使用**torch.tensor()方法居多,那么如果要考虑性能方面,首先肯定是要从torch.as_tensor()以及torch.from_numpy()**这两种方法中选择,因为在创建tensor的过程中,它俩是共享内存的,不需要额外创建一份数据,。 但是这两个中选择哪个呢,答案是:torch.as_tensor(),因为torch.as_tens...
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 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) t = torch.as_tensor(a) print(t) t[0] = -1 a 将numpy转为tensor也可以使用t = torch.from_numpy(a)
在不考虑性能方面,一般情况下我们使用**torch.tensor()方法居多,那么如果要考虑性能方面,首先肯定是要从torch.as_tensor()以及torch.from_numpy()**这两种方法中选择,因为在创建tensor的过程中,它俩是共享内存的,不需要额外创建一份数据,。 但是这两个中选择哪个呢,答案是:torch.as_tensor(),因为torch.as_tens...
实现了自动求导前向和反向传播的定义,每个Tensor至少创建一个Function节点,该节点连接到创建Tensor的函数并对其历史进行编码。 导入相关模块 # pip install torch importtorch importos importnumpyasnp importpandasaspd fromtqdmimporttqdm importseabornassns
对Tensor执行算术符的运算时 是两个矩阵对应元素的运算,torch.mm执行矩阵乘法的计算 代码如下 import torchimport numpy as np#矩阵对应元素运算a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.tensor([[1,2],[4,6]])c=a*bprint("每个元素相乘",c)c=torch.mm(a,b)print("矩阵乘法",c) ...
tensor([1,2,3])>>>t[0]=-1>>>a array([-1,2,3])>>>a=numpy.array([1,2,3])>>>t=torch.as_tensor(a,device=torch.device('cuda'))>>>t tensor([1,2,3])>>>t[0]=-1>>>a array([1,2,3]) torch.from_numpy(ndarray) → Tensor ...