32-bit 有符号整形 torch.IntTensor torch.cuda.IntTensor 64-bit 有符号整形 torch.LongTensor torch.cuda.LongTensor 各数据类型之间可以互相转换,type(new_type)是通用的做法,同时还有float、long、half等快捷方法。CPU tensor与GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu方法实现。Tensor还有一个new方法...
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(...
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...
Forbid subclassingtorch._C._TensorBasedirectly (#125558) This is an internal subclass that a user used to be able to create an object that is almost a Tensor in Python and was advertised as such in some tutorials. This is not allowed anymore to improve consistency and all users should sub...
1. Tensor 概念分类 PyTorch中的张量(Tensor)类似NumPy中的ndarrays,之所以称之为Tensor的另一个原因是它可以运行在GPU中,以加速运算。 1.1 从接口的角度分类 对Tensor的操作可分为以下两类: torch.function,如torch.save等; tensor.function,如tensor.view等; ...
view只能用于内存中连续存储的 Tensor previous = torch.randn(2, 3, 4, 5) # 注意总维度要正确:例如 2x3x4x5 = 120 = 6x20 new1 = previous.reshape(-1, 10) # -1 表示自动计算维度,reshape 和 view 均可使用 new2 = previous.view(6, 20) print(new1.shape) # torch.Size([12, 10]) pri...
从接口的角度来讲,对tensor的操作可分为两类: torch.function,如torch.save等。 另一类是tensor.function,如tensor.view等。 为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,不做具体区分,如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。
Tensor除法 pytorch pytorch中tensor的含义,TensorTensor,又名张量,可以将它简单的认为是一个数组,支持高效的科学计算。它可以是一个数(标量)、一维数组(向量)、二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据)。Tensor和numpy的array类似,但是Pytorch的tensor支持GPU
type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type,则返回类型,否则将此对象转换为指定的类型。 如果已经是正确的类型,则不会执行且返回原对象,用法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 t1=torch.LongTensor(3,5)print(t1.type())# 转换为其他类型 ...
x.add_(y)# Here x is modified directly insteadofcreating anewtensor 八、激活和参数卸载 对于非常大的模型,即使采用了上述所有技术,由于中间激活次数过多,您仍可能会达到GPU内存的极限。 此外,可以策略性地将一些激活和/或参数卸载到主机内存(CPU), GPU 内存保留下来仅用于关键计算。将部分激活转移到CPU以节...