new_empty(0), input.new_empty(0)] # columns, ones cur_im2col_step = min(ctx.im2col_step, input.size(0)) assert (input.size(0) % cur_im2col_step ) == 0, 'batch size must be divisible by im2col_step' if bias is None: bias = torch.zeros(weight.shape[0]).to(weight.device) ...
query_states = k_pe.new_empty(batch, self.num_heads, seq_len, self.q_head_dim) query_states[:, :, :, : self.qk_nope_head_dim] = q_nope query_states[:, :, :, self.qk_nope_head_dim :] = q_pe key_states = k_pe.new_empty(batch, self.num_heads, seq_len, self.q_head...
import pytorch 然后我们创建一个5×3未初始化的Tensor：x=torch.empty(5,6) print(x)输出为：tensor...
pytorch之empty源代码 api at::empty 初始化一个固定大小的Tensor 例如 torch::Tensor tensor = at::empty({3,3,4}); 创建一个3*3*4的三维Tensor 在cpu上的实现代码在aten/src/ATen/native/TensorFactories.cpp中 Tensor empty_cpu(IntArrayRef size, const TensorOptions& options_, c10::optional<c10::...
) ) model.config.use_cache = False new_model = "lion-gemma-7b-cn" torch.cuda.empty_cache...
'new', 'new_empty', 'new_full', 'new_ones', 'new_tensor', 'new_zeros', 'nonzero', 'norm', 'normal_', 'numel', 'numpy', 'orgqr', 'ormqr', 'output_nr', 'permute', 'pin_memory', 'pinverse', 'polygamma', 'polygamma_', 'potrf', 'potri', 'potrs', 'pow', 'pow_'...
empty(5, 3) # 空矩阵 In [3]: x Out[3]: tensor([[0.0000e+00, 2.0000e+00, 0.0000e+00], [2.0000e+00, 1.1735e+36, 4.5769e-41], [6.5887e+35, 4.5769e-41, 0.0000e+00], [0.0000e+00, 6.6363e+35, 4.5769e-41], [6.6386e+35, 4.5769e-41, 1.1840e+36]]) In [4]: x = ...
g) 创建未初始化的张量:empty(raw, col) h) 创建随机初始化的张量:rand(raw,col) i) 创建分量均为0的张量:zeros(raw,col) j) 直接根据数据创建向量:tensor(factor)。factor是一个用数字构成的list,只能写一个list,即tensor函数只能生成向量 k) 其他的张量生成函数: ...
torch.cuda.empty_cache() 也可以使用在命令行重置GPU的指令 nvidia-smi --gpu-reset -i [gpu_id] 2 『Tensor处理』 张量的数据类型 PyTorch有9种CPU张量类型和9种GPU张量类型。 张量基本信息 tensor = torch.randn(3,4,5)print(tensor.type()) # 数据类型print(tensor....
x=torch.empty(5,3)print(x)# 创建一个有初始化的矩阵 y=torch.rand(5,2)# 遵循标准高斯分布print(y)# 创建一个全零矩阵并指定数据元素类型为int z=torch.zeros(5,5,dtype=torch.int)print(z)# 直接通过数据创建张量 l=torch.tensor([1.1,2.2])print(l)# 通过已有的一个张量创建相同尺寸的新张量 ...