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_...
zeros_tensor = torch.zeros(2, 3) print(zeros_tensor) 输出: tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) 2. 全一张量:torch.ones 创建一个所有元素都为1的张量。 # 创建一个 3x4 的全一张量 ones_tensor = torch.ones(3, 4) print(ones_tensor) 输出: tensor([[1., 1., 1., 1.],...
我们需要创建一个复数张量,以便进行模运算。在PyTorch中,我们可以使用torch.complex函数来创建一个复数张量。下面的代码将创建一个包含两个复数的张量: tensor_complex=torch.complex(torch.tensor([3.0,4.0]),torch.tensor([1.0,2.0])) 1. 这将创建一个复数张量tensor_complex,其中第一个数字表示实部,第二个数字...
1.1.1 dtype dtype表示tensor的数据类型,常用的有整形(u8,i8,u16等)、浮点类型(fp64/fp32/fp16/bf16),也支持复数类型(complex),部分设备仅支持部分数据类型,在使用torch.ones等接口创建tensor时,会有该参数 1.1.2 device device表示tensor存在在哪个设备上,如: "cpu", "cuda"等,在使用torch.ones等接口创建t...
使用tensor()方法可以轻松地创建张量，传递相同维度的Python数组即可，这为我们快速构建张量提供了便利。randint()方法：生成随机整数张量 randint()方法能够生成指定形状的随机整数张量，使得我们可以方便地创建各种规模的数据集。complex()方法：创建复数张量 复数在一些领域的数学运算中非常重要，而PyTorch提供了complex()...
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...
目前,Tensor支持自动求导功能对数据类型的要求是仅限于浮点型:" As of now, we only support autograd for floating pointTensortypes ( half, float, double and bfloat16) and complexTensortypes (cfloat, cdouble). "——引自PyTorch官方文档 了解了Tensor所具有上述属性和方法,那么它是如何实现自动求导的呢...
Tensor的属性 每一个tensor都有三个属性:torch.dtype,torch.device,和torch.layout. torch.dtype# Pytorch拥有12个不同的数据类型。 tensor类型 相关代码 >>>float_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.float)>>>double_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.double)>>>complex_float_tensor=torch.ones(1,dtype=torch...
设置默认的浮点类型,dtype可以是torch.float32或torch.float64.同时,默认复数张量的类型也会随之发生隐式的变化,如果设置为torch.float32,那么默认复数张量类型会变为torch.complex64;如果设置为torch.float64,那么默认复数张量类型会变为torch.complex128. 示例 a = torch.tensor([1.0, 2.6]) print(a.dtype) torc...
pytorch中的tensor有如下四种数据类型 浮点型:torch.float32(torch.float) , torch.float64(或者torch.double) 整型: yotch.int8,torch.int16, torch.int32(torch.int),torch.int64(torch.long) 布尔型:torch.bool 其他: torch.complex64, torch.complex128 ...