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
其实PyTorch创建了一个TensorBody.h的模板文件,在该文件中创建了一个继承基类TesnorBase的类Tensor。TensorBase基类中封装了所有和Tensor存储相关的细节,在类Tensor中,PyTorch使用代码自动生成工具将aten/src/ATen/native/native_functions.yaml 中声明的函数替换此处的宏${tensor_method_declarations} class TORCH_API Ten...
view(1, 4) # 改为形状为(1, 4)的张量 print(new_tensor, new_tensor.shape) #按0维分成两块 tensor1, tensor2 = torch.split(tensor, split_size_or_sections=1, dim=0) print(tensor1, tensor2) # 沿着新的轴(0轴)叠加 stacked_tensor = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0) print(...
a simple tensor in google sheets showing day of week, steak sales and almond butter sales 查看TENSOR的维度: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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(...
x = torch.tensor([4.5,3]) print(x) 1. 2. 输出: tensor([4.5000, 3.0000]) 1. 还可以通过现有的Tensor创建,默认会重用输入的Tensor的一些属性,如数据类型,除非重新自定义。 x = x.new_ones(4, 3, dtype=torch.float64) #返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device ...
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
【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... ...
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 ...
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...
Tensor computation (like NumPy) with strong GPU acceleration Deep neural networks built on a tape-based autograd system You can reuse your favorite Python packages such as NumPy, SciPy, and Cython to extend PyTorch when needed. Our trunk health (Continuous Integration signals) can be found athud...