Python PyTorch broadcast_to用法及代码示例本文简要介绍python语言中 torch.broadcast_to 的用法。用法:torch.broadcast_to(input, shape) → Tensor参数: input(Tensor) -输入张量。 shape(列表、元组或torch.Size) -新的形状。将input 广播到形状 shape 。相当于调用 input.expand(shape) 。有关详细信息,请参阅...
至于光线的起始位置,自然就是相机的坐标了,也就是变换矩阵的平移向量部分c2w[:3, -1],经过np.broadcast_to() 处理后rays_o 的形状也是 [W, H, 3],即为每条光线都生成一个起始坐标,便于后期的连接和批训练。 # K in train() # ... # if K is None: # K = np.array([ # [focal, 0, 0.5...
# if the explicit call to wait_stream was omitted, the output below will be # non-deterministically 1 or 101, depending on whether the allreduce overwrote # the value after the add completed. print(output) # 打印最终的 output 值 broadcast是 PyTorch 分布式通信中的一个重要操作,用于将数据从...
在TensorFlow中,与PyTorch中的expand_as函数相似的函数是tf.broadcast_to。 tf.broadcast_to函数可以将一个张量扩展为与目标张量具有相同形状的张量。它通过复制原始张量的值来实现扩展。这个函数在深度学习中非常有用,可以用于广播操作,使得不同形状的张量可以进行元素级别的运算。
从0开始学pytorch【4】--维度变换、拼接与拆分,broadcasting,同tensorflow,都是broadcast_to,从最里层的维度开始对齐扩张,从最后一个维度开始。contiguous()对维度转换后的
teacher_model,device_ids=[args.local_rank],output_device=args.local_rank,broadcast_buffers=False)...
Side note: this is inefficient, I should really usebroadcast_to(), but unlike NumPy, this won't let me broadcast a float, so I end up with something like: c=a.where(a!=0,torch.broadcast_to(torch.tensor(not_zero),a.shape))
CPU tensor与GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu方法实现,此外还可以使用tensor.to(device)。Tensor还有一个new方法,用法与t.Tensor一样,会调用该tensor对应类型的构造函数,生成与当前tensor类型一致的tensor。 torch.*_like(tensora)可以生成和tensora拥有同样属性(类型,形状,cpu/gpu)的新...
torch.broadcast_to: lambda self, size: -1, torch.bucketize: lambda input, boundaries, out_int32=False, right=False, out=None: -1, torch.cartesian_prod: lambda *tensors: -1, torch.cat: lambda tensors, dim=0, out=None: -1, torch.concat: lambda tensors, dim=0, out=None: -1...
dist.broadcast(tensor, src, group):从 src复制tensor到所有其他进程。 dist.reduce(tensor, dst, op, group):施加op于所有 tensor,并将结果存储在dst. ...