Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象,它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。 常用的创建张量的方法有: torch.empty():创建未初始化的张量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = torch.empty(2,3) >>> a tensor([[1.0286e-38, 9.0919...
小写的tensor只接受现有的数据; 而大写的Tensor相当于就是FloatTensor,既可以接收现有的数据,也可以接受shape来创建指定形状的Tensor。 仅指定维度的初始化(未初始化) 前面都提供了里面元素的具体值,也可以按照shape来创建,而先不为其提供具体值。 # 生成2行3列的数据 a = torch.empty(2, 3) b = torch.FloatT...
PyTorch 张量(Tensor) 张量是一个多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。 在 PyTorch 中,张量(Tensor)是数据的核心表示形式,类似于 NumPy 的多维数组,但具有更强大的功能,例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。 张量支持多种数据类型(整型、浮点
y = torch.empty( 3, 1, 1) 首先倒数第一维,两个张量是相等的,倒数第二维度,两向量不等,y扩充至4(复制),第二维相等,没问题继续执行,第一维度一个不存在,直接生成即可,更多例子可以看官方文档pytorch.org/docs/stable Tensor的数据类型和存储位置 数据类型 在神经网络中我们一般使用32位浮点(float32)精度进...
Python | pytorch | torch.empty(0) hahahah 什么都学一点 torch.empty(0)是pytorch里的一种初始化手段,用于得到一个空张量。 代码演示: # 创建一个空张量 empty_tensor = torch.empty(0) # 打印张量 print(empty_tensor) print(f"Shape: {empty_tensor.shape}") print(f"Data type: {empty_tensor.dty...
(二)使用numpy中的数组创建tensor 代码示例 b = np.random.rand(3, 4) b = torch.tensor(b) print(b) 1. 2. 3. 运行结果 (三)使用torch的API创建tensor 代码示例(部分) torch.empty(3, 4) # 创建空的tensor torch.ones([3, 4]) # 创建全为1的tensor ...
empty_tensor = t.tensor([]) empty_tensor.shape 常用Tensor操作 通过tensor.view方法可以调整tensor的形状,但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据,返回的新tensor与源tensor共享内存,也即更改其中的一个,另外一个也会跟着改变。在实际应用中可能经常需要添加或减少某一维度,这时候squeeze和unsqueeze...
torch.empty_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) torch.full(size, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) torch.full_like(input, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, req...
如果想查看某个tensor的形状的话,使用:z.size(),或者z.shape,但是前者更常用。 下面列举一些常用的定义tensor的方法: 常数初始化: torch.empty(size)返回形状为size的空tensor torch.zeros(size)全部是0的tensor torch.zeros_like(input)返回跟input的tensor一个size的全零tensor ...
## 01Pytorch基础 tensor的创建和数据类型 ### 1. tensor(张量)是什么 各种类型的数值数据 - 0阶张量:标量、常数 scaler - 1阶张量:向量vector - 2阶张量:矩阵matrix ### 2.tensor的创建方法 .tensor() .empty() .ones() .zeros() .rand() ...