complex()方法接受两个参数(real和image)并返回一个复数张量,复数实部real,虚部image,其中实部和虚部都是具有相同数据类型和相同形状的张量。 a_real = torch.rand(2, 2)print(a_real)a_imag = torch.rand(2, 2)print(a_imag)a_complex_tensor = torch.complex(a_rea...
complex()方法接受两个参数(real和image)并返回一个复数张量,复数实部real,虚部image,其中实部和虚部都是具有相同数据类型和相同形状的张量。 a_real = torch.rand(2, 2) print(a_real) a_imag = torch.rand(2, 2) print(a_imag) a_complex_tensor = torch.complex(a_real, a_imag) print(a_complex_...
在PyTorch中,复数(Complex Numbers)是不直接支持的数据类型。 PyTorch主要用于深度学习任务,而深度学习通常处理的是实数数据,如图像、文本、声音等。因此,PyTorch没有内置的复数数据类型和相关的操作函数。 然而,如果需要在PyTorch中处理复数数据,可以通过使用实数部分和虚数部分分别表示复数的方法来实现。可以使用PyTorch的...
torch.complex(real, imag, *, out=None) → Tensor 构造一个复数张量,其实部等于 real,虚部等于 imag。 Parameters real (Tensor):复数张量的实数部分。必须为 float 或 double。 imag (Tensor):复数张量的虚部。dtype 必须与实部 real 相同。 关键字参数: out (Tensor):如果输入为 torch.float32 ,则必须为...
在包括 torchaudio 和 ESPNet 在内的许多库中，都已经使用了复数，并且 PyTorch 1.12 通过复数卷积和实验性 complex32 数据类型进一步扩展了复数功能，该数据类型支持半精度 FFT 操作。由于 CUDA 11.3 包中存在 bug，如果用户想要使用复数，官方建议使用 CUDA 11.6 包。(Beta)Forward-mode 自动微分 Forward-mode...
要确定 torch.dtype 是否是复杂数据类型,可以使用属性 is_complex,如果数据类型是复杂数据类型,则返回 True。 当算术运算(add、sub、div、mul)的输入数据类型不同时,我们通过找到满足以下规则的最小数据类型来提升: .如果标量操作数的类型比张量操作数(其中复杂 > 浮点 > 整数 > 布尔)属于更高的类别,我们将提升...
张量进行梯度计算前,需要在创建变量时将requires_grad设置为True。计算梯度时必须设置tensor的数据类型为float或者complex。 grad在反向传播过程中是累加的(accumulated),这意味着每⼀一次运⾏行行反向传播,梯度都会累加之前的梯度,所以⼀一般在反向传播之前需把梯度清零。
A high-level toolbox for using complex valued neural networks in PyTorch - GitHub - wavefrontshaping/complexPyTorch: A high-level toolbox for using complex valued neural networks in PyTorch
在PyTorch中,dtype是一个张量的属性,用于表示张量中元素的数据类型。它可以是以下类型:float、int、bool、complex等。例如,如果我们创建一个float类型的张量,其dtype为torch.float32,这意味着张量中所有元素都是32位浮点数。PyTorch的dtype不仅定义了张量中元素的数据类型,还决定了张量的行为和操作。不同dtype的张量...
3、torch.is_complex() torch.is_complex(input) 判断目标张量是否为负数类型 input:待判断的张量 示例: >>>real = torch.tensor([1, 2], dtype=torch.float32)>>>imag = torch.tensor([3, 4], dtype=torch.float32)>>>x = torch.complex(real, imag)>>>print(x)>>>torch.is_complex(x)tensor...