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(...
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...
置于是先clone还是先detach,其返回值一样,一般采用tensor.clone().detach()。 4. new_tensor new_tensor可以将源张量中的数据复制到目标张量(数据不共享),同时提供了更细致的device、dtype和requires_grad属性控制: new_tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) 注意:其默认参数下的操作等同...
Changetorch.Tensor.new_tensor()to be on the given Tensor's device by default (#144958) This function was always creating the new Tensor on the "cpu" device and will now use the same device as the current Tensor object. This behavior is now consistent with other.new_*methods. Use Manyli...
这里之所以强调是torch.FloatTensor类,是因为其它类型的传入到torch.Tensor()中会报错,如下所示: intTensor=torch.IntTensor([1,2,3,4])# tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.int32)intTensor.type()# 'torch.IntTensor'newTensor=torch.Tensor(intTensor)---TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)<ipython...
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; ...
修改了torch.Tensor.new_tensor()的行为,默认会在当前 Tensor 所在设备上创建新 Tensor。 之前该函数始终在 “cpu” 设备上建立新 Tensor,现在将和其他.new_*方法保持一致,使用当前 Tensor 的设备。 以后发布的 Linux 轮子包(wheel)构建将使用 Manylinux 2.28 和 CXX11_ABI=1。
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...
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 运行 AI代码解释 t1=torch.LongTensor(3,5)print(t1.type())# 转换为其他类型 ...
【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... ...