torch.empty_like(input) 等同于 torch.empty(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。 例子: >>> torch.empty((2,3), dtype=torch.int64) tensor([[ 9.4064e+13, 2.8000e+01, 9.3493e+13], [ 7.5751e+18, 7.1428e+18, 7.5955e+18]])...
3,torch.empty_like、torch.zeros_like、torch.ones_like、torch.randint_like()等 torch.empty_like(input, *, dtype=None,) -> Tensor 根据input(tensor 数据) 形状创建空、全 0 和全 1 的张量。 arr = np.arange(20).reshape(5, 4) a_tensor = torch.from_numpy(arr) b_like = torch.empty_li...
功能:torch.empty_like之于torch.empty等同于torch.zeros_like之于torch.zeros,因此不再赘述。 torch.empty_strided(size, stride, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 功能:依size创建“空”张量,这里的“空”指的是不会进行初始化赋值操作。 主要参数: stride (...
c=x.new_ones(3,3) 其他的,像x.new_zeros、x.new_empty都是类似的。 而如果我们想重新定义一个形状与之相同的tensor,则可以这样: c=torch.ones_like(x) 同理,torch.ones_like、torch.empty_like也都是一样的。 上述的这三个函数,我们也都可以通过dtype指定数据类型,通过device指定设备。 关于PyTorch中的...
torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。 代码语言:javascript 复制 >>> a = torch.ones((3,2)) # shape参数也可以传入tuple或list >>> a tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.empty_like(a) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch....
rand_int()方法从给定范围绘制随机整数,并以给定形状创建张量。 我们可以创建具有其他张量形状的张量,也可以具有所有张量的张量,但是可以使用ones_like()方法创建其他张量的形状和数据类型。 我们可以使用torch.new_*格式创建一个张量,其类型与另一个张量相似,但大小不同。
torch.zeros_like()torch.ones_like()torch.rand_like()torch.randn_like()torch.randint_like()torch.empty_like()torch.full_like() 3. Register Buffer (nn.Module.register_buffer) 这将是我劝人们不要到处使用.to(device)的下一步。有时,你的模型或损失函数需要有预先设置的参数,并在调用forward时使用...
torch.empty_like(input) 2.1 全零/全一/单位矩阵 torch.zeros(size) torch.zeros_like(input, dtype) torch.ones(size) torch.ones_like(input, dtype) torch.eye(size) 2.2 序列生成 torch.arange(start, end, step) # 不包括end, step是两个点间距 ...
torch.empty_like(input, …)# 返回与input相同size,并被未初始化的数值填充的tensor 按照概率生成: torch.normal(mean, std, out=None, *size)#按照nean平均,标准差为std生成size的tensor torch.rand(*size, out=None, dtype=None, …)#返回[0,1]之间均匀分布的随机数值 ...
alpha_bars = torch.empty_like(alphas) product = 1 for i, alpha in enumerate(alphas): product *= alpha alpha_bars[i] = product self.betas = betas self.n_steps = n_steps self.alphas = alphas self.alpha_bars = alpha_bars 部分实现会让 DDPM 继承torch.nn.Module,但我认为这样不好。DDPM...