<class 'torch.Tensor'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'torch.Tensor'> tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) 1. 2. 3. 另一种把Numpy数组转Tensor的方法则不然,torch.tensor( )方法会将数据进行拷贝,返回的Tensor和原来的数据不再...
功能:从numpy 创建 tensor 注意事项:从 torch.from_numpy 创建的 tensor 于原 ndarray 共享内存 ,当修改其中一个的数据,另外一个也将会被改动。 实例代码: # Create tensors via torch.from_numpy(ndarray) arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) t = torch.from_numpy(arr) print("numpy ...
# Create a tensorsome_tensor=torch.rand(3,4)# Find out details about itprint(some_tensor)print(f"Shape of tensor:{some_tensor.shape}")print(f"Datatype of tensor:{some_tensor.dtype}")print(f"Device tensor is stored on:{some_tensor.device}")# will default to CPU 1. 2. 3. 4. 5...
# Create a tensorsome_tensor=torch.rand(3,4)# Find out details about itprint(some_tensor)print(f"Shape of tensor:{some_tensor.shape}")print(f"Datatype of tensor:{some_tensor.dtype}")print(f"Device tensor is stored on:{some_tensor.device}")# will default to CPU 操作tensor Addition S...
功能:从numpy 创建 tensor 注意事项:从 torch.from_numpy 创建的 tensor 于原 ndarray 共享内存 ,当修改其中一个的数据,另外一个也将会被改动。 实例代码: 代码语言:javascript 复制 # Create tensors via torch.from_numpy(ndarray)arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])t=torch.from_numpy(arr)print("...
功能:从numpy 创建 tensor 注意事项:从 torch.from_numpy 创建的 tensor 于原 ndarray 共享内存 ,当修改其中一个的数据,另外一个也将会被改动。 实例代码: # Create tensors via torch.from_numpy(ndarray)arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) ...
创建好的 lazy tensor 通过 LazyGraphExecutor::RegisterTensor() 注册到 BackendDevice 中,成为该 device context 的 alive tensor。 BackendDevice 是 LTC 用于表示已注册的 backend 的数据结构(PyTorch: 初始化 lazy backend),所有 lazy 操作都会记录在它的 DeviceContext中。mark_step() 执行时,从 context 中找...
它是一个基于 Python 的科学计算包,使用 Tensor 作为其核心数据结构,类似于 Numpy 数组,不同的是,PyTorch 可以将用GPU来处理数据,提供许多深度学习的算法。 2.PyTorch环境配置 我们先来创建一个虚拟python环境: 代码语言:javascript 复制 conda create-n dl ...
PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式: torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy import torch import numpyasnp array=np.array([1,2,3])list=[4,5,6]# 方式一:使用torch.Tensor类tensor_array_a=torch.Tensor(array)tensor_list_a=torch.Tensor(list)print...
功能:从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy dtype : 数据类型,默认与 data 的一致 device 所在设备 , cuda cpu requires_grad :是否需要梯度 pin_memory :是否存于锁页内存 实例如下: importtorchimportnumpyasnp# Create tensors via torch.tensorflag=Trueifflag:arr=np.ones((3,3))pri...