可以用 .numpy() 方法从 Tensor 得到 numpy 数组,也可以用 torch.from_numpy 从numpy 数组得到Tensor。这两种方法关联的 Tensor 和 numpy 数组是共享数据内存的。可以用张量的 clone方法拷贝张量,中断这种关联。 arr = np.random.rand(4,5) print(type(arr)) tensor1 = torch.from_numpy(arr) print(type(...
defgenerate_samples(model, n_samples=1000, n_steps=50):x=source_distribution(n_samples).to(device)time_steps=torch.linspace(0, 1, n_steps).to(device)dt=time_steps[1] - time_steps[0]withtorch.no_grad():fort in t...
这个生成器底层有一个 _index_sampler,shuffle 设置为真时它使用 BatchSampler(RandomSampler),随机抽取 batchsize 个数据索引,如果为假则使用 BatchSampler(SequentialSampler)顺序抽取。 上面所说的生成器的基类叫做 _BaseDataLoaderIter,在它的初始化函数中...
>>> a = torch.empty(3, 3).uniform_(0, 1) # generate a uniform random matrix with range [0, 1] >>> a tensor([[ 0.1737, 0.0950, 0.3609], [ 0.7148, 0.0289, 0.2676], [ 0.9456, 0.8937, 0.7202]]) >>> torch.bernoulli(a) tensor([[ 1., 0., 0.], [ 0., 0., 0.], [ ...
用法:将numpy.ndarray转换为Tensor。 返回的张量 tensor 和 numpy 的 ndarray 共享同一内存空间。修改一个会导致另外一个也被修改。返回的张量不能调整大小。 参数:ndarray 例子: x= np.random.rand(2,3)x array([[0.84130586,0.64710973,0.82838384],[0.50825928,0.3054745,0.22876226]]) ...
y =2* x +1+0.1* np.random.randn(100,1).astype(np.float32) # 转换为PyTorch张量 x_tensor = torch.from_numpy(x) y_tensor = torch.from_numpy(y) # 定义模型classLinearRegressionModel(nn.Module): def__init__(self):super(LinearRegressionModel, self).__init__() ...
tensor(b)) # 乘积(Element-wise Product) # 两个向量中对应位置的元素相乘,得到一个新的向量。 def elementwise_product(a, b): return [i * j for i, j in zip(a, b)] def elementwise_product_np(a, b): return np.multiply(a, b) def elementwise_product_torch(a, b): return torch....
torch.tensor([1.1,2.2]) Out[16]: tensor([1.1000, 2.2000]) # or we can use random value to initialize the Tensor Object. # like the code shown below a = torch.FloatTensor(4) Out[18]: tensor([2.7924e-05, 4.5907e-41, 0.0000e+00, 0.0000e+00]) ...
from transformers import GPT2Tokenizertokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")context = torch.tensor([tokenizer.encode("The planet earth")])def generate(context, ntok=20):for _ in range(ntok): out = model(context) logits = out[:, -1, :] indices_to_remove = logit...
(intermediate)output_tensor=self.sigmoid(intermediate)returnoutput_tensor 我不会详细介绍这点,因为它非常类似于生成器。但仔细阅读它,确保你理解它的作用。 DCGAN 将以下内容添加到您的dcgan_mni .py脚本: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...