new_zeros() pytorch版本的转换方式 如下所示: logprobs.new_zeros(logprobs.size()) pytorch 0.4版本中用到的 新建一个与logprobs类型相同的Variable 转换为pytorch0.2等版本 logprobs.new(logprobs.size()).zero_() 以上这篇new_zeros() pytorch版本的转换方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大...
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...
图二中的new_zeros函数: Returns a Tensor of sizesizefilled with0. By default, the returned Tensor has the sametorch.dtypeandtorch.deviceas this tensor. 也就是说new_zeros创建的tensor的数据类型和device类型与weight是一样的,这样不需要再指定数据类型及device类型,更方便。 图一中的zeros函数:Returns a...
new_zeros（）pytorch版本的转换方式 new_zeros（）pytorch版本的转换⽅式 如下所⽰：logprobs.new_zeros(logprobs.size())pytorch 0.4版本中⽤到的 新建⼀个与logprobs类型相同的Variable 转换为pytorch0.2等版本 logprobs.new(logprobs.size()).zero_()以上这篇new_zeros() pytorch版本的转换⽅式...
# Compute thenewhiddenstate and output.new_h=F.tanh(new_cell)*output_gatereturnnew_h,new_cell 定义好了我们这样使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importtorchX=torch.randn(batch_size,input_features)h=torch.randn(batch_size,state_size)C=torch.randn(batch_size,...
global temp_buffertemp_buffer = h_new.detach().clone() if not self.h.requires_grad else h_new.clone() return self.y else:# h [batch_size, seq_len, d_model, state_size]h = torch.zeros(x.size(0), self.seq_len, self.d_model...
defhistogram_match(input,target,patch,stride):n1,c1,h1,w1=input.size()n2,c2,h2,w2=target.size()input.resize_(h1*w1*h2*w2)target.resize_(h2*w2*h2*w2)conv=torch.tensor((),dtype=torch.float32)conv=conv.new_zeros((h1*w1,h2*w2))conv.resize_(h1*w1*h2*w2)assert c1==c2,'input:c...
zeros_tensor = torch.zeros(size) print(zeros_tensor) torch.ones(size): 创建元素全为1的张量 创建一个指定大小的张量,其中所有元素的值都为1。 import torch size = (2, 3) ones_tensor = torch.ones(size) print(ones_tensor) torch.empty(size): 创建未初始化的张量 ...
new = torch.zeros_like(param.data) param.data = torch.where(0, param.data, new)#验证是否真的修改了权重值。forparam_tensorinnet.state_dict():print(net.state_dict()[param_tensor]) 修改参数名 dict= torch.load(model_dir) older_val =dict['旧名']# 修改参数名dict['新名'] =dict.pop(...
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...