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
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...
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...
# y: [batch, n_output, EMBEDDING_LENGTH] prev_s = x.new_zeros(batch, 1, self.decoder_dim) prev_y = x.new_zeros(batch, 1, EMBEDDING_LENGTH) y = x.new_empty(batch, n_output, EMBEDDING_LENGTH) tmp_states = None for i_output in range(n_output): # repeat_s: [batch, n_squen...
The example given in the docs for new_zeros() is actually an example for new_ones(). Should be a trivial fix. (Sorry, not quite sure what the etiquette/process is for fixing small errors like these). Thanks. pytorch/torch/_tensor_docs.py...
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) ...
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...
D.new_full((3,3),fill_value= 1) #3*3使用1填充的张量 D.new_zeros((3,3)) #3*3的全0张量 D.new_empty((3,3)) #3*3的空张量 D.new_ones((3,3)) #3*3的全1张量 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
torch.zeros():创建数值皆为 0 的矩阵 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建一个数值皆是0,类型为 long 的矩阵 zero_x=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)print(zero_x) 输出结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1) def forward(self, x): # Set initial states h0 = torch.zeros(se...