# 指定tensor的形状 a = torch.Tensor(1) print(a.type()) #Tensor默认是FloatTensor a # 数值取决于内存空间的状态,print时候可能overflow 1. 2. 3. 4. #用list的数据创建tensor b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print(b) b = torch.Tensor([1])
const Tensor& other, Scalar alpha) | V #此处依赖初始化阶段的REGISTER_DISPATCH的工作 add_stub | V #aten/src/ATen/native/cpu/BinaryOpsKernel.cpp.AVX2.cpp add_kernel | V #aten/src/ATen/native/cpu/Binary
其次,应用Tensor类初始化输入一个整数将返回一个以此为长度的全零一维张量,而tensor函数则返回一个只有该元素的零维张量: 当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及Double...
从接口的角度来讲,对tensor的操作可分为两类: torch.function,如torch.save等。 另一类是tensor.function,如tensor.view等。 为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,不做具体区分,如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。
这里以导出 cpu tensor 为例,cuda tensor 也是同理。 在C++ 中的调用示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include <iostream> #include <torch/torch.h> std::vector<char> get_the_bytes(std::string filename) { std::ifstream input(filename, std::ios::binary); std::...
通过torch.get_default_dtype()函数获取到了tensor的默认数据类型,果然是torch.float32。其他三种方法默认的是继承输入numpy数据类型,输入的是int整型,那么转化生成的tensor就是整型的,输入的是float浮点型,那么转化生成的就是浮点型 其他三种方法还提供了设置数据类型的参数dtype,在转换的过程中可以设置成我们想要的数据...
1.tensor的切片、合并、变形、抽取操作 这里简单总结一些重要的tensor基本操作: torch.cat(seq, dim=0, out=None)把一堆tensor丢进去,按照dim指定的维度拼接、堆叠在一起. 比如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[70]:x=torch.tensor([[1,2,3]])In[71]:x ...
tensor([[0,0], [1,1], [2,2], [3,3]]) 借助nonzero()我们可以返回符合某一条件的index(https://stackoverflow.com/questions/47863001/how-pytorch-tensor-get-the-index-of-specific-value) >>> x=torch.arange(12).view(3,4)>>>x
整体来看,这两类方法与NumPy中的相应方法特性几乎一致,基本可以从函数名中get到其相应的含义,这里也不再展开。 3.从已保存文件加载一个Tensor 文件作为交互数据的常用形式,PyTorch中自然也不会缺席。实际上,PyTorch不会刻意区分要保存和加载的对象是何种形式,可以是训练好的网络,也可以是数据,这在Python中就是pickle...
const Tensor& other, Scalar alpha) | V #此处依赖初始化阶段的REGISTER_DISPATCH的工作 add_stub | V #aten/src/ATen/native/cpu/BinaryOpsKernel.cpp.AVX2.cpp add_kernel | V #aten/src/ATen/native/cpu/Binary