t1 = torch.tensor([1.0, 3.0, 4.0]) t2 = torch.tensor([2.0, 2.0, 5.0]) # 大小比较 print(torch.gt(t1, t2)) # 输出:tensor([False, True, False]) print(torch.lt(t1, t2)) # 输出:tensor([ True, False, True]) print(torch.ge(t1, t2)) # 输出:tensor([False, True, False]) ...
note:笔者认为stride的引入是整个Tensor实现中最核心的部分,它使得Tensor的view, transpose, permute, broadcast, slice等的实现变得十分简单,读者可以从下面的部分中体会到stride的神奇作用。 如何优雅地操作Tensor 全文链接:什么?Pytorch Tensor竟如此优雅:从零手搓Tensor并实现transpose,permute,view,slice,broadcast等操作...
size相同的tensors之间可以进行数学运算。除非可以进行broadcast,不同size的tensors之间不可以进行数学计算。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = torch.rand((2,3)) >>> a tensor([[0.7301, 0.3747, 0.4656], [0.9889, 0.8834, 0.7723]]) >>> b = torch.ones_like(a) >>>...
conn.close()defbroadcastMain():'''广播屏幕截图的主线程函数''' globalsockBroadCast sockBroadCast=socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sockBroadCast.bind(('', 10001)) sockBroadCast.listen(150)whilebroadcasting:try: conn, addr=sockBroadCast.accept()except:returnthreading.Thread(target=br...
当参与运算的两个维度不同也不匹配的矩阵进行运算时,该机制会对数组进行扩展,使数组的shape属性值一样,这样,就可以进行矢量化运算了。通常情况下,小一点的数组会被 broadcast 到大一点的,这样才能保持大小一致。 2 广播机制的规则 2.1 广播机制的适用规则 ...
从接口的角度来讲,对tensor的操作可分为两类: torch.function,如torch.save等。 另一类是tensor.function,如tensor.view等。 为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,不做具体区分,如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。
在PyTorch中,张量是tensor.Tensor的实例,可以通过不同的方式创建,如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch # 创建一个标量 scalar_tensor=torch.tensor(3.14)# 创建一个向量 vector_tensor=torch.tensor([1,2,3])# 创建一个矩阵 ...
broadcast的两个特点 能够进行相同维度的扩展,相当于expand,但是是自动扩展 扩展时不需要拷贝数据,节约内存 注意:broadcast并不时函数,而是在不同size的tensor之间进行加减操作会自动进行的一种机制 broadcast的主要思想 依次从最后一个维度开始匹配,若前面没有维度则插入一个新的维度,size为1 ...
因为 Column 的输出 Tensor SBP 是 Split(1)， Row 的输入数据 Tensor SBP 也是 Split(1)， 所以当 Column 后接 Row 时，两者之间是不需要插入任何通信的。但由于 Row 的输出是 PartialSum， 当后面消费该 Tensor （在网络中是 Add 操作）的 Op 需要全部的数据时（Broadcast）， 此处就需要插入 AllReduce ...
在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的核心数据结构。 一、什么是张量(Tensor)? 在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个...