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...
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: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.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
「通过 torch.full_like(input, fill_value) 函数来创建全为自定义数值 fill_value 的张量,形状由参数 input 的形状指定,input 必须是张量。」 本文参与
6.8.1 full 6.8.2 scatter_(重要) 7 运算 7.1 全部运算查看 7.2 乘法和矩阵乘 7.3 in-place操作 7.4 广播机制 7.4.1 右对齐,这个条件如何理解? 7.4.2 特例:不满足右对齐的维度为1可以自动补齐 7.4.3 额外不相干的小知识:数组新增一维的方法 7.5 取整/取余 7.6 三角函数 7.7 数学函数 7.8 统计学相关的...
Such factory functions include clone, to, float, cuda, *_like, zeros, rand{n}, etc. Make output of torch.norm and torch.linalg.norm consistent for complex inputs (#48284) Previously, when given a complex input, torch.linalg.norm and torch.norm would return a complex output. torch....
torch.zeros_like torch.ones_like torch.full_like Miscellaneous torch operations Tensor.all Tensor.any Tensor.copy_ torch.sum torch.mean torch.flip torch.ger torch.roll torch.rot90 torch.tril Tensor.tril_ torch.triu Tensor.triu_ Tensor.type_as ...
在循环计算或者对张量进行索引时,经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。 创建整型序列: torch.arange(start = 0, end, step = 1, out = None, layout = torch.strided, device = None, requires_grad = False) 可以创建长度为 ...
torch.zeros_like pyZerosLike Not applicable Conversion of PyTorch Matrix Operators This table shows the correspondence between PyTorch matrix operators and Deep Learning Toolbox functions. PyTorch OperatorCorresponding Deep Learning Toolbox Function or Operator Indexing (for example, X[:,1]) pySlice torc...