功能:依据input 形状创建全 0 张量 intput : 创建与 input 同形状的全 0 张量 dtype : 数据类型 layout 内存中布局形式 2.3 torch. ones() 2.4 torch. ones_like() 功能:input 形状创建全 1 张量 其他参数一样同上。 2.5 torch. full() 2.6 torch.full_like() 功能:依据input 形状创建指定数据的张量 ...
torch.ones_like()与torch.ones()功能:创建全1张量,用法与zero相同。 torch.full() 和 torch.full_like() torch.full(size, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) torch.full_like(input, fill_value, dtype=None, layout=None, device=None, req...
torch.zeros_like:根据input形状创建全0张量 torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) 1. 同理还有全1张量的创建:torch.ones(),torch.ones_like() torch.full() & torch.full_like():创建自定义某一数值的张量。 ''' s...
full_like(y,5) print('torch.full_like=',x) # 随机矩阵生成 # torch.rand(size) # 数值范围[0, 1), size = [2,3] or 2,3 # torch.rand_like(input, dtype) # 形状和input相同 # torch.randn(size) # 标准正态分布 N(0,1) # torch.randn_like(input, dtype) # torch.randint(low =...
tensor7 = torch.full((3, 3), fill_value=4) # 同上 tensor8 = torch.full_like(tensor7, fill_value=5) # 同上 tensor9 = torch.linspace(start=1, end=10, steps=2) # 建均分的1维张量(start,end,Steps=) tensor10 = torch.logspace(start=1, end=10, steps=3, base=2) # 建对数均分...
torch.full_like() torch.full_like(input, fill_value, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 功能解释:创建input.size()大小,值全为fill_value的Tensor torch.eye() torch.eye(n, m=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 功能...
全1张量(torch.ones()、torch.ones_like())和自定义数值张量(torch.full()、torch.full_like())的创建方式类似全0张量的创建。 python input= torch.empty(2,3)# 创建全1张量t_o = torch.ones(2,3)t_o_l = torch.ones_like(input)# 创建自定义值张量t_f = torch.full((2,3),8)t_f_l = ...
torch.full()和torch.full_like() 作用:torch.full((3,4), 5),给定一个值fill_value和一个size,创建一个矩阵元素全为fill_value的大小为size的tensor。 reference:https://blog.csdn.net/Fluid_ray/article/details/109855155
手动输入的数据设计如下函数:tensor, zeros, zeros_like, ones, ones_like,arange,range,linspace,logspace,eye,empty,empty_like,empty_strided,full,full_like。 用户9875047 2022/07/04 2240 Python|张量创建操作[3] python 说一下zeros与zeroslike和类似函数的区别。zeros是指定输出张量的形状size,然后返回张量...
首先,当fullCt_bool为True时,我们将使用 CT 中的每个切片作为我们的数据集。当我们评估端到端性能时,这将非常有用,因为我们需要假装我们对 CT 没有任何先前信息。我们将在训练期间使用第二种模式进行验证,即当我们限制自己只使用具有阳性掩模的 CT 切片时。 由于我们现在只想考虑特定的 CT 序列,我们循环遍历我们...