1. 扩充维度+复制 转自(记录一个Tensor操作——扩充维度+复制 - 知乎 (zhihu.com)) 假如我们有一个tensor x,维度为(2,3),我们想 扩充一维,size是(4,2,3),也就是把x复制四份,拼成一个tensor,第0维的4可以理解为4份。 # 原始tensor x x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) """ ...
Tensor的shape/strides和memory format有相应的对应关系,可以根据memory format来求出对应dimension的strides,同样根据strides也可以反推出memory format: /* * (n, c, h, w) is the index * (N, C, H, W) is size of dimension * * Channels First (NCHW) strides: (CHW, HW, W, 1) * Channels La...
接着定义网络层尺寸和batch尺寸: n_in, n_h, n_out, batch_size = 10, 5, 1, 10 现在生成一些输入数据x和目标数据y,并使用PyTorch张量存储这些数据。 x = torch.randn(batch_size, n_in) y = torch.tensor([[1.0], [0.0], [0.0], [1.0], [1.0], [1.0], [0.0], [0.0], [1.0], [1.0...
random_image_size_tensor=torch.rand(size=(224,224,3))random_image_size_tensor.shape,random_image_size_tensor.ndim>>>(torch.Size([224,224,3]),3) 6.2 全0或全1张量 创建大小为3x4,数值都为0的张量: 代码语言:javascript 复制 # Create a tensorofall zeros zeros=torch.zeros(size=(3,4))zero...
torch.nonzero(tensor).size(0) # number of non-zero elements torch.nonzero(tensor == 0).size(0) # number of zero elements 1. 2. 3. 4. 4. 判断两个张量相等 torch.allclose(tensor1, tensor2) # float tensor torch.equal(tensor1, tensor2) # int tensor ...
Tensor,又名张量,它不仅在PyTorch中出现过,它也是Theano、TensorFlow、 Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析,但从工程角度来讲,可简单地认为它就是一个数组,且支持高效的科学计算。它可以是一个数(标量)、一维数组(向量)、二维数组(矩阵)和更高维的数组(高阶数据)。Tensor和Numpy的ndarray...
[2.,3.]])#此时将张量y的形状变成(1,4)y=y.reshape(1,4)# 此时x和y不满足广播机制print(x*y)'''Traceback(most recent call last):File"/home/chenkc/code/pytorch/test01.py",line224,in<module>print(x*y)RuntimeError:The sizeoftensora(2)must match the sizeoftensorb(4)at non-...
shuffle=True)test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)```...
bindings = [None] * (len(self.input_names) +len(self.output_names))# 创建输出tensor,并分配内存outputs = [None] *len(self.output_names)fori, output_nameinenumerate(self.output_names): idx = self.engine.get_binding_index(output_name)# 通过binding_name找到对应的input_iddtype = torch_dtyp...
[2.])elif rank == 2: x = torch.tensor([-3.]) dist.all_reduce(x, op=dist.reduce_op.SUM) print('Rank {} has {}'.format(rank, x))if __name__ == '__main__': dist.init_process_group(backend='mpi') main(dist.get_rank(), dist.get_world_size())PyTorch 中 all-reduce ...