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。
element_size() → int 返回单个元素的字节大小。 例: >>> torch.FloatTensor().element_size() 4 >>> torch.ByteTensor().element_size() 1 eq(other) → Tensor 请查看torch.eq() eq_(other) → Tensor eq()的in-place运算形式 equal(other) → bool 请查看torch.equal() exp() → Tensor 请查...
(validation) data instead. """ with torch.inference_mode(): for _ in range(10): x = torch.rand(1, 2, 28, 28) m(x) """Convert""" torch.quantization.convert(m, inplace=True) # print("M=",m) # print("M[1]=",m[1]) """Check""" print(m[1].weight().element_size()...
PyArray_DIMS(array)); auto strides = to_aten_shape(ndim, PyArray_STRIDES(array)); // NumPy strides use bytes. Torch strides use element counts. auto element
pytorch-张量维度size和元素个数numel 1.tensor.size(), 查看张量的维度信息 import torch a = torch.tensor([[ 0.0349, 0.0670, -0.0612, 0.0280, -0.0222, 0.0422], [-1.6719, 0.1242, -0.6488, 0.3313, -1.3965, -0.0682], [-1.3419, 0.4485, -0.6589, 0.1420, -0.3260, -0.4795],...
#其中,embedding_size=256,feature_size=100,window_sizes=[3,4,5,6],max_text_len=35classTextCNN(nn.Module):def__init__(self,config):super(TextCNN,self).__init__()self.is_training=Trueself.dropout_rate=config.dropout_rateself.num_class=config.num_classself.use_element=config.use_element...
首先,查看Pytorch官方文档 torch.nn.conv2d其中常用的参数有:in_channels为输入通道;out_channels为输出通道;kernel_size为使用卷积的大小;stride为步长;padding为填充的大小;padding_mode为填充的模式;dilation为空洞卷积;为理解torch.nn.conv2d,上代码:import torch import torc ...
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.arange(10,dtype=torch.float32)print(x1)print(x2) x3 = torch.tensor([[2,1,4,3], [1,2,3,4], [4,3,2,1]])print(x3)...
batch_size = x.size()[0] out_h = y.size(2) out_w = y.size(3) # ops per output element# kernel_mul = kh * kw * cin# kernel_add = kh * kw * cin - 1 kernel_ops = multiply_adds * kh * kw bias_ops = 1if m.bias isnotNoneelse0 ops_per_element = kernel_ops + bias...
而在tensor的乘法运算中,*又分为element_wise(元素相乘) 和 martix_matmul(矩阵形式相乘)两种。而按矩阵形式相乘有三种表达形式: (1)torch.mm (只适用于 2D矩阵,不推荐使用) (2)torch.matmal (适用于2D和3D矩阵相乘,推荐使用) (3)@ 与torch.matmal原理相同,是matmal的另外一种写法 ...