除了tensor.size(),还可以利用tensor.shape直接查看tensor的形状,tensor.shape等价于tensor.size() c.shape 需要注意的是,t.Tensor(*sizes)创建tensor时,系统不会马上分配空间,只是会计算剩余的内存是否足够使用,使用到tensor时才会分配,而其它操作都是在创建完tensor之后马上进行空间分配。其它常用的创建tensor的方法举...
在Gemfield:详解Pytorch中的网络构造 一文中,gemfield提到过,所有可学习的参数(如weights和bias)的类型都是Parameter类,Parameter的父类正是torch.Tensor类(Parameter和torch.Tensor的区别只有4个:Parameter重新实现了序列化、如何print、deep copy、requires_grad默认True),而torch.Tensor的父类又是torch._C._TensorBase。
1. 扩充维度+复制 转自(记录一个Tensor操作——扩充维度+复制 - 知乎 (zhihu.com)) 假如我们有一个tensor x,维度为(2,3),我们想 扩充一维,size是(4,2,3),也就是把x复制四份,拼成一个tensor,第0维的4可以理解为4份。 # 原始tensor x x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) """ ...
它是一个基于 Python 的科学计算包,使用 Tensor 作为其核心数据结构,类似于 Numpy 数组,不同的是,PyTorch 可以将用GPU来处理数据,提供许多深度学习的算法。 2.PyTorch环境配置 我们先来创建一个虚拟python环境: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda create-n dl conda activate dl 我的电脑...
一、对Tensor的操作 从接口的角度讲,对Tensor的操作可以分为两类: (1)torch.function (2)tensor.function 比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价。 从存储的角度讲,对Tensor的操作也可以分为两类: (1)不修改自身数据,如
这里,我们以一个简单的单变量线性回归为例演示Tensor的自动求导过程。 1.创建训练数据x, y和初始权重w, b 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 训练数据,目标拟合线性回归 y=2*x+3x=torch.tensor([1.,2.])y=torch.tensor([5.,7.])# 初始权重,w=1.0,b=0.0w=torch.tensor(1.0,req...
torch.zeros(2, 3, dtype=torch.long) 创建一个long型全0tensor torch.rand(2, 3) 创建一个随机初始化的tensor x = x.new_ones(2, 3) 通过现有的tensor创建新tensor,创建的新tensor具有相同的torch.dtype和torch.device x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) 指定新的数据类型 ...
【摘要】 目录 一、作用 二、使用方法 三、具体代码 四、实际应用(添加噪声) 一、作用 创建一个新的Tensor,该Tensor的type和device都和原有Tensor一致,且无内容。 二、使用方法 如果随机定义一个大小的Tensor,则新的Tensor有两种创建方法,如下: inputs = torch.randn(m, n) new_inputs = i... ...
创建Creating Tensor 标量、向量、矩阵、tensor 标量scalar scalar=torch.tensor(7)scalar.ndim# 查看维度scalar.item()# 转换成 python中的整数 1. 2. 3. 向量vector vector=torch.tensor([7,7])vector.shape#查看形状 1. 2. 矩阵matrix MATRIX=torch.tensor([[7,8],[9,10]]) ...
其中,第一个方法是new_tensor方法,具体用法和torch.tensor方法类似。我们可以看到,在这里新的张量类型不再是torch.int64,而是和前面创建的张量的类型一样,即torch.float32。和前面一样,可以用new_zeros方法生成和原始张量类型相同且元素全为0的张量,用new_ones方法生成和原始张量类型相同且元素全为1的张量。另外需要...