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...
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...
# 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...
torch.new_zeros torch.new_full 张量的运算 基本运算的几种方式 张量之间的基本运算有几种不同的表达方式,这里以加法运算为例,列举一下几种不同方式,比如两个张量x和y: 使用运算符运算:x+y 使用torch的方法:torch.add(x,y) 使用torch的方法时,传入out参数来设置结果的赋值对象:torch.add(x,y,out=z) ...
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...
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 (...
其他的,像x.new_zeros、x.new_empty都是类似的。 而如果我们想重新定义一个形状与之相同的tensor,则可以这样: c=torch.ones_like(x) 同理,torch.ones_like、torch.empty_like也都是一样的。 上述的这三个函数,我们也都可以通过dtype指定数据类型,通过device指定设备。
>>> 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) ...
>>> torch.zeros_like(x, dtype=torch.int) tensor([ 0, 0, 0], dtype=torch.int32) 1. 2. 3. 4. 5. 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 ...