它是一个基于 Python 的科学计算包,使用 Tensor 作为其核心数据结构,类似于 Numpy 数组,不同的是,PyTorch 可以将用GPU来处理数据,提供许多深度学习的算法。 2.PyTorch环境配置 我们先来创建一个虚拟python环境: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda create-n dl conda activate dl 我的电脑...
除了tensor.size(),还可以利用tensor.shape直接查看tensor的形状,tensor.shape等价于tensor.size() c.shape 需要注意的是,t.Tensor(*sizes)创建tensor时,系统不会马上分配空间,只是会计算剩余的内存是否足够使用,使用到tensor时才会分配,而其它操作都是在创建完tensor之后马上进行空间分配。其它常用的创建tensor的方法举...
CPU tensor与GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu方法实现,此外还可以使用tensor.to(device)。Tensor还有一个new方法,用法与torch.Tensor一样,会调用该tensor对应类型的构造函数,生成与当前tensor类型一致的tensor。torch.*_like(tensora)可以生成和tensora拥有同样属性(类型,形状,cpu/gpu)的新tensor。
更具体地说,在 PyTorch 中编程深度学习机器非常自然。PyTorch 给我们提供了一种数据类型,即Tensor,用于保存数字、向量、矩阵或一般数组。此外,它提供了用于操作它们的函数。我们可以像在 Python 中一样逐步编程,并且如果需要,可以交互式地进行,就像我们从 Python 中习惯的那样。如果你了解 NumPy,这将非常熟悉。 但是P...
tensor_from_np_tensor = torch.tensor(np_array) print(tensor_from_np_tensor) # tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) 使用固定数值创建张量 torch.zeros(shape)和torch.ones(shape):创建指定形状的全零或全一张量。 ''' tensor([[0., 0., 0.], ...
zeros(max_len - len(x))]) for x in inputs] return torch.stack(padded_inputs), torch.tensor(targets) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3, collate_fn=collate_fn) # 迭代 DataLoader for data in dataloader: inputs, targets = data print(inputs) print(targets) 参考资料 Pytorch中...
pytorch中的张量默认采用[N, C, H, W]的顺序,并且数据范围在[0,1],需要进行转置和规范化# torch.Tensor -> PIL.Imageimage = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255, min=0, max=255).byte().permute(1,2,0).cpu().numpy())image = torchvision.transforms.f...
k =1t.is_tensor(k)#返回False 1.基础操作 从接口的角度将tensor的操作分为两类: 1)torch.function,如torch.save()等 2)tensor.function,如tensor.view()等 对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,如torch.sum(a,b)等价于a.sum(b) 从存储角度将tensor的操作分为两类: ...
pytorch得到tensor索引 pytorch获取tensor的值 Tensor的常见操作针对Pytorch中的tensor,总结一下常用的操作1、torch.max和torch.min两个函数的实现类似,形参也相同,只是一个取最大一个取最小而已,下面以max为例,min同理。 (1) torch.max(a): 返回输入a中所有元素的最大值。 (2) torch.max(a, 0): 返回每一...
(self, index): rand_image = torch.randn([3, 256, 256], dtype=torch.float32) label = torch.tensor(data=[index % 1024], dtype=torch.int64) return rand_image, label # get data loader def get_data(batch_size): ds = FakeDataset() return DataLoader( ds, batch_size=batch_size, num_...