Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
Tensor VariableType::add(const Tensor & self, const Tensor & other, Scalar alpha) const { std::shared_ptr<AddBackward0> grad_fn; grad_fn = std::shared_ptr<AddBackward0>(new AddBackward0(), deleteFunction); grad_fn->set_next_edges(collect_next_edges( self, other )); grad_fn->alph...
# 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]) print(b) print(b.tolist()) # ...
创建Tensor import from numpy 从numpy转化为tensor类型, 数据类型(float)不变,变量类型(np→numpy)变了 生成未初始化tensor 设置默认类型 随机初始化 torch.rand() :随机采样【0,1】之间的数 torch.rand_like(a): 采样出与a相同类型的tensor torch.randint(min,max,[type]):不包含最大值 正态分布随机初始...
默认的tensor是FloatTensor,可通过t.set_default_tensor_type 来修改默认tensor类型(如果默认类型为GPU tensor,则所有操作都将在GPU上进行)。Tensor的类型对分析内存占用很有帮助。例如对于一个size为(1000, 1000, 1000)的FloatTensor,它有1000*1000*1000=10^9个元素,每个元素占32bit/8 = 4Byte内存,所以共占大约...
type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type,则返回类型,否则将此对象转换为指定的类型。 如果已经是正确的类型,则不会执行且返回原对象,用法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t1=torch.LongTensor(3,5)print(t1.type())# 转换为其他类型 ...
在深度学习中,量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor,以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近 4 倍的减少; 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的 int8 计算,可以快 2~4 倍。
❶ 转换 transform_tensor 的修改将在这里进行。 没有任何额外的东西,这个函数不会有太多作用。让我们看看需要添加一些实际变换的步骤。 注意 重要的是要构建数据流水线,使得缓存步骤发生在增强之前!否则将导致数据被增强一次,然后保留在那种状态,这违背了初衷。 镜像 当镜像一个样本时,我们保持像素值完全相同,只改...
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. ...
(position 1) must be tuple of ints, but found element of type FakeTensor at pos 0 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/scratch/ybliang/work/repos/pytorch/torch/_dynamo/utils.py", line 1152, in get_fake_value ...