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)) te
>>> 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.], [ ...
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...
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]]) ...
1.tensor Tensors 类似于 NumPy 的ndarrays,同时 Tensors 可以使用 GPU 进行计算。 (1)如果你有一个元素 tensor ,使用 .item() 来获得这个 value 。 x = torch.randn(1) print(x) print(x.item()) tensor的默认数据类型是float 函数名后面带下画线的函数会修改Tensor本身。例如x.add_(y) ...
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]) ...
Random Noise Generate uniform noise from -1 to 1 with shape [batch_size, dim]. 这里产生一个从-1 – 1的均匀噪声函数,形状为 [batch_size, dim]. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def sample_noise(batch_size, dim): """ Generate a PyTorch Tensor of uniform random noise....
Rendezvous 负责在每个agent之上维护当前 group 所有相关信息。每个 agent 之上有一个 rendezvous,它们会互相通信,总体维护一套信息,这些信息存储在上面提到的Store 之中。 Rendezvous 负责集群逻辑相关,比如新加入节点,移除节点,分配rank等等。 0x02 基本概念 ...
Changetorch.Tensor.new_tensor()to be on the given Tensor's device by default (#144958) This function was always creating the new Tensor on the "cpu" device and will now use the same device as the current Tensor object. This behavior is now consistent with other.new_*methods. ...
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...