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...
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,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云...
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...
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...
new_zeros(self, size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) nextafter(self, other) nextafter_(self, other) ne_(self, other) nonzero(self) norm(self, p=2, dim=None, keepdim=False) normal_(self, mean=0, std=1, *args, **kwargs) ...
zeros(3,3,3, torch.float32); arr.print_numpy(); CPU 或 GPU 运算 我们知道,AI 模型可以在 CPU 下运行,也可以在 GPU 下运行,Pytorch 的数据也可以这样做,在创建数据类型时就设置绑定的设备,在运算使用会使用对应的设备进行运算。 一般使用 cpu 表示CPU,使用 cuda 或cuda:{显卡序号} 表示GPU。 下面...
class LSTMLM(torch.nn.Module): def __init__(self, vocab_size, dim=17): super().__init__() self.cell = LSTMCell(dim, dim) self.embeddings = torch.nn.Parameter(torch.rand(vocab_size, dim)) self.c_0 = torch.nn.Parameter(torch.zeros(dim)) @property def hc_0(self): return (...
>>>x.new_ones(4,dtype=torch.int) tensor([1,1,1,1],dtype=torch.int32) 如果需要创建指定尺寸的Tensor,可以直接用元组指定尺寸作为参数,例如torch.zeros((2,3))或torch.zeros(2,3),这样就能创建尺寸为2x3,元素为0的Tensor啦。 注意:torch.from_numpy()只能接受Numpy的ndarray作为参数输入 ...
# 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 运行 AI代码解释 importtorchX=torch.randn(batch_size,input_features)h=torch.randn(batch_size,state_size)C=torch.randn(batch_size,state_size...
>>> torch.zeros_like(x, dtype=torch.int) tensor([0,0,0], dtype=torch.int32) 当然如果是单纯想要得到属性与前者相同的Tensor, 但是shape不想要一致: >>>x = torch.randn(3, dtype=torch.float64) >>> x.new_ones(2)# 属性一致tensor([1.,1.], dtype=torch.float64) ...