floor: 向下取整; ceil:向上取整; round:四舍五入; trunc:裁剪,只保留整数部分; frac:只保留小数部分; %:取余; a = torch.randn(4) torch.floor(a) torch.ceil(a) torch.round(a) torch.trunc(a * 10) torch.frac(a * 10) a * 10 % 2 ...
print(y) # tensor([1., 1.]) 向下取整: floor() torch.floor(input, *, out=None) import torch x = torch.tensor([1.8, 1.3]) y = torch.floor(x) print(y) # tensor([1., 1.]) 向上取整: ceil() torch.ceil(input, *, out=None) import torch x = torch.tensor([1.8, 1.3]) y ...
floor()) print(a.ceil()) 分别输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tensor(3.1400) tensor(3.) tensor(4.) 另外.trunc(拆分为整数部分和小数部分,取出整数的部分),相应的.frac为取出拆分后的小数部分 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a = torch.tensor(3.14) ...
介绍: torch.floor() 用于将张量元素向下取整,得到不超过每个元素的最大整数。 JOYCE_Leo16 2024/03/22 3510 【深度学习入门篇 ⑥】PyTorch搭建卷积神经网络 连接深度学习卷积神经网络pytorchself 卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果,在计算机视觉领域,往往我们输入的图像都很大,使用全连接网络的话,计...
floor_result = torch.floor(tensor)print("向下取整结果:", floor_result) 4.2 向上取整 介绍:torch.ceil()用于将张量元素向上取整,得到不小于每个元素的最小整数。 简单使用: import torch # 创建一个张量 tensor = torch.tensor([[1.2, 2.8], [3.5, 4.1]]) ...
输入参数n(int) – 上限(独占),即最大值,返回一个从0到n -1的随机整数排列,随机打散。 random.shuffle view code torch.arange torch.arange(start, end, step=1, out=None) → Tensor([start;end)) 返回一个1维张量,长度为floor((end−start)/step),floor代表向下取整。包含从start到end,以step为步...
一、张量的创建 1.普通创建 import numpy as np import torch i = torch.tensor([1, 2, 3]) j = torch.tensor(2.0, dtype = torch.int) # 指定tensor的数据类型 k = j.type(torch.bool) # 不同类型进行转换 # 输出tensor以及tensor的数据类型 ...
ceil_mode - 如果等于True,计算输出信号大小的时候,会使用向上取整ceil,代替默认的向下取整floor的操作 shape: 输入: (N,C,Hin,Win) 输出: (N,C,Hout,Wout) class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 对输入信号,提供2维的自适应平均池化操作 ...
def time_taken(since): now = time.time() s = now - since m = math.floor(s / 60) s -= m * 60 return '%dm %ds' % (m, s)在下一步中，我们将定义RNN模型。model = NameGenratorModule(n_let, 128, n_let)我们将看到定义的RNN模型的参数。print(model)下一步，该模型...
28split = int(np.floor(valid_size * num_train)) 29train_idx, valid_idx = indices[split:], indices[:split] 30 31# define samplers for obtaining training and validation batches 32train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx) 33valid_sampl...