torch.ones(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) 功能:依给定的size创建一个全1的tensor。 torch.ones_like(input,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False) 功能:依input的size创建全1的tensor。 torch.full(size,fill_value,out=None,dtype=None...
fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) torch.full_like(input, fill_value, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 「功能:」创建自定义数值的张量,用法与zero相同。 ●size:张量的形状,如(3, 3) ●input:依input形状创建指定...
不需要创建计算图（默认PyTorch会给张量计算创建计算图），所以关掉这个功能，用no_grad这个上下文管理器...
exc_type: Any, exc_value: Any, traceback: Any) -> None: torch.set_grad_enabled(self.p...
arange(start, end=None, step=1, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=...
torch.full(size, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 其中的新出现参数: fill_value: 填充的值 例如创建一个2*2的元素都是8的张量: t = torch.full((2,2),8) print(t) torch.full_like ...
「torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False):这个是创建与 input 同形状的全 0 张量」 代码语言:javascript 复制 t=torch.zeros_like(out_t)# 这里的input要是个张量print(t)tensor([[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]) ...
很多事情都可能是问题所在，但如果没有数据，我们将无法进行更多的调试。1.你可以用requires_grad = ...
一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...固定随机数种子直接创建 torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 功能:从data...创建tensor 从torch.from_numpy创建的tensor于原ndarray共享内存,当修改其中一个数据,另一个也将会被改动。...size: 张量的形状...
这里面还有一个比较重要的参数叫做grad_tensors, 这个是当有多个梯度的时候,控制梯度的权重,这个是什么意思,依然拿上面的那个举例: 上面这个过程会报错,这时候我们就需要用到gradient这个参数了,给两个梯度设置权重,最后得到的w的梯度就是带权重的这两个梯度之和。