接下来,使用shape属性来获取 Tensor 的形状: shape=tensor.shape# 获取 Tensor 的形状 1. 4. 打印形状 最后,使用print函数将 Tensor 的形状打印到控制台: print(shape)# 输出 Tensor 的形状 1. 整段代码组合起来如下: importtorch# 导入 PyTorch 库tensor=torch.randn(3,4)# 创建一个 3x4 的随机 Tensorsha...
六、tensor维度变换 # 转成3行4列的2维tensor A = torch.arange(12.0).reshape(3,4) A 1. 2. 3. 输出 tensor([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.]]) 1. 2. 3. ## 使用torch.reshape() torch.reshape(input = A,shape = (2,-1)) 1. 2...
在PyTorch中,Tensor.size()和Tensor.shape实际上是相同的概念,只是访问方式不同。它们都用于获取张量(Tensor)的维度大小。 基础概念 Tensor:在深度学习中,张量是基本的数据结构,类似于多维数组。它可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。 size():这是一个方法,用于返回一个表示张量各维度大小的元组。
可使用 dim() 方法 获取tensor 的维度。 尺寸:可以使用 shape属性或者size()方法查看张量在每一维的长度,可以使用 view()方法或者reshape() 方法改变张量的尺寸。Pytorch 框架中四维张量形状的定义是 (N, C, H, W)。 张量元素总数:numel() 方法返回(输入)张量元素的总数。 设备:.device 返回张量所在的设备。
torch.tensor是在0.4版本新增加的一个新版本的创建tensor方法,使用的方法,和参数几乎和np.array完全一致 scalar = t.tensor(3.14159) print('scalar: %s, shape of sclar: %s' %(scalar, scalar.shape)) vector = t.tensor([1, 2]) print('vector: %s, shape of vector: %s' %(vector, vector.shape...
image_tensor=torch.Tensor(blank_image) returnimage_tensor w_size=1024 h_size=256 input_label=torch.zeros([input_labe.shape[0],input_labe.shape[1],h_size,w_size], dtype=torch.float32,device=input_labe.device) foriinrange(input_labe.shape[0]): ...
常量,故名意思就是使用常数创建 tensor。 shape = (2,3,) ones_tensor = torch.ones(shape) zeros_tensor = torch.zeros(shape) print(f"Ones Tensor: \n {ones_tensor} \n") print(f"Zeros Tensor: \n {zeros_tensor}") 4. tensor 的几个常用属性 tensor = torch.rand(3,4) print(...
ones((3,2)) # shape参数也可以传入tuple或list >>> a tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.empty_like(a) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.zeros_like(a) tensor([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]]) >>> torch.ones_...
def sample(self, batch_size: int = 16, return_all_timesteps: bool = False) -> torch.Tensor:shape = (batch_size, self.channels, self.image_size, self.image_size)return self.p_sample_loop(shape, return_all_timesteps=return_all_timesteps) ...
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...