torch.addcdiv(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None):用tensor2对tensor1逐元素相除,然后乘以标量值value并加到tensor上。 torch.addcmul(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None):用tensor2对tensor1逐元素相乘,并对结果乘以标量值value
Tensors 类似于 NumPy 的ndarrays,同时 Tensors 可以使用 GPU 进行计算。 (1)如果你有一个元素 tensor ,使用 .item() 来获得这个 value 。 x = torch.randn(1) print(x) print(x.item()) tensor的默认数据类型是float 函数名后面带下画线的函数会修改Tensor本身。例如x.add_(y) Tenso 与numpy对象共享...
tensor([0,1, 2, 3, 4])>>> torch.gt(x,1)#大于tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)>>> x>1#大于tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)>>> torch.ne(x,1)#不等于tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)>>> x!=1#不等于tensor([1, 0, 1, 1...
TENSOR.ndim>>>3 查看TENSOR的形状: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Check shapeofTENSORTENSOR.shape>>>torch.Size([1,3,3]) 这意味着存在 1 个 3 x 3 的维度。 注意:您可能已经注意到我使用小写字母表示scalar和vector,使用大写字母表示MATRIX和TENSOR。在实践中,您经常会看到用小...
Tensor及其基本操作 1.1 Tensor(张量)的属性 每个torch.Tensor对象都有以下几个属性: torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout。 torch.dtype class torch.dtype 1. torch.dtype 属性标识了 torch.Tensor的数据类型。PyTorch 有八种不同的数据类型:
Tensor 的量化支持两种模式:per tensor 和 per channel。Per tensor 是说一个 tensor 里的所有 value 按照同一种方式去 scale 和 offset;per channel 是对于 tensor 的某一个维度(通常是 channel 的维度)上的值按照一种方式去 scale 和 offset,也就是一个 tensor 里有多种不同的 scale 和 offset 的方式(组...
在微信公众号上看到这篇文章,担心以后想找的时候迷路,所以记录到了自己的博客上,侵扰致歉,随时联系可删除。 1.基本张量操作 1. 1 创建张量 介绍: torch.tensor() 是 PyTorch 中用于创建张量的基本函数。 简单使用: import torch # 创建一个标量(零维张量) s
1.Tensor attributes 在tensor attributes(张量属性)中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout。 其中,torch.dtype是展示torch.Tensor数据类型的类,pytorch有八个不同的数据类型,下表是完整的dtype列表. Torch.device 是表现torch.Tensor被分配的设备类型的类,其中分为’cpu’ 和‘cuda’两种,...
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...
("Iteration")plt.ylabel("Loss value")x_t = torch.linspace(-3, 3, 100)y = func(x_t)plt.subplot(122).plot(x_t.numpy(), y.numpy(), label="y = 4*x^2")plt.grid()y_rec = [func(torch.tensor(i)).item() for i in x_rec]plt.subplot(122).plot(x_rec, y_rec, '-ro')...