torch.min(input) : 返回输入元素的最小值 element_size() :返回单个元素的字节 torch.from_numpy(obj),利用一个numpy的array创建Tensor。注意,若obj原来是1列或者1行,无论obj是否为2维,所生成的Tensor都是一阶的,若需要2阶的Tensor,需要利用view()函数进行转换。 torch.numel(obj),返回Tensor对象中的元素总数。
stride是计算被调Tensor的步长,size是返回被调Tensor的尺寸。其API分别是:Tensor.stride()与Tensor.size(),这两个方法都是获取Tensor的属性,除此以外,还有一些获取Tensor属性的常用方法,包括:dim、type、element_size、is_contiguous等,下面请看一个使用这些API的综合示例: 在该例中,我们首先创建一个将-1到1区间...
具有一个轴的张量对应数学上的向量(vector); 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵(matrix); 具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。 张量中的每个值都称为张量的元素(element)。 arange 创建一个行向量,可以指定数据类型,tensor 可以使用 python 列表的形式指定张量: x1 = torch.arange(12) x2 = torch.arang...
importtorch# 原始张量original_tensor=torch.tensor([1,3,5,7,9])# 要添加的元素element_to_add=t...
x=torch.tensor([1,2,3,4,5])element=x[0]# 访问第一个元素print(element) 输出: 代码语言:javascript 复制 tensor(1) b. 使用多个整数索引访问多个元素 代码语言:javascript 复制 importtorch x=torch.tensor([1,2,3,4,5])elements=x[[0,2,4]]# 访问第1、3、5个元素print(elements) ...
这个就是两个相同尺寸的张量相乘,然后对应元素的相乘就是这个哈达玛积,也成为element wise。 a = torch.tensor([1,2]) b = torch.tensor([2,3]) print(a*b) print(torch.mul(a,b)) >>> tensor([2, 6]) >>> tensor([2, 6]) 1.
张量中的每个值都称为张量的 元素(element)。例如,张量 x 中有 12 个 元素。除非额外指定,新的张量将存储在内存中,并采用基于CPU的计算。 可以通过张量的shape属性来访问张量(沿每个轴的长度)的形状。 x.shape 1. 想知道张量中元素的总数,即形状的所有元素乘积,可以用size检查它的大小。
每一个Filter其实就是一个matrix,这个matrix里面每一个element的值,就跟那些neuron的weight和bias一样,是network的parameter,它们具体的值都是通过Training data学出来的,而不是人去设计的 所以,每个Filter里面的值是什么,要做什么事情,都是自动学习出来的,上图中每一个filter是3*3的size,意味着它就是在侦测一个...
自动将网络中常见的访存密集型算子 Elementwise add 算子和上游的算子 fuse 起来，可以减少带宽使用，从而提升性能。对于 Elementwise add 算子来说，将其 fuse 到上一个算子，可以减少一次数据读写，有约 2/3 的性能提升。另外 nn.Graph 可以很方便地支持使用 TensorRT 。本优化对象没有更新模型的需求，所以也...
= to_aten_shape(ndim, PyArray_DIMS(array)); auto strides = to_aten_shape(ndim, PyArray_STRIDES(array)); // NumPy strides use bytes. Torch strides use element counts. auto element_size_in_bytes = PyArray_ITEMSIZE(array); for (auto& stride : strides) { stride /= element_size...