通过numel()函数,我们可以迅速查看一个张量到底又多少元素。 1. 获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number elements of y is ",y.numel()) 输出 number elements of x is 9 numbe...
pytorch中的numel函数 1. numel函数用于获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number elements of y is ",y.numel()) 输出: number elements of xis9number elements of yis150 27和1...
要使用numel函数,我们首先需要创建一个张量。在PyTorch中,我们可以使用torch.Tensor()函数来创建一个空的张量,也可以使用torch.randn()函数来创建一个随机初始化的张量。接下来,我们可以使用numel()函数来计算张量中元素的总数。 例如,我们可以通过以下代码创建一个2×3的随机张量,并使用numel函数计算它的元素总数: ...
了解一个张量元素的数量，可以通过使用numel()函数。该函数能够直接返回张量中所有元素的总数。例一，假设我们有一个一维张量，其值为[1, 2, 3, 4]，我们可以通过以下方式获取其元素数量：python import torch tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4])elements_count = torch.numel(tensor)print(el...
non_zero_count = tensor.nonzero().numel() print(non_zero_count) ``` 上述代码中,我们使用`nonzero`函数找到了张量中非零元素的索引,并通过`numel`函数计算了非零元素的个数。输出结果是4,即张量中有4个非零元素。 除了用于统计元素数量,`numel`函数还可以用于调整张量的大小。例如,我们可以使用`view`函...
#3、numel() 元素的个数 c_1.grad #grad用于存储累加的梯度值 c_1.grad_fn # grad_fn 确定该节点是否是通过运算得到的非叶子节点,其值表示梯度函数对象 c_1.is_leaf # is_leaf 确定这个节点是否是叶子节点,返回bool类型 c_1.require_grad # require_grad确定是否要对这个节点求导,返回bool类型 ...
# 如果存在预训练权重则载入if os.path.exists(weights_path):weights_dict = torch.load(weights_path, map_location=device)# 简单对比每层的权重参数个数是否一致load_weights_dict = {k: v for k, v in weights_dict.items()if model.state_dict()[k]...
numel:返回输入tensor的元素数量,numel是number of elements的缩写,用法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.numel(input) 这个函数返回的是输入变量的元素数量,举个例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
#模型体系print(model)def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print(f'The model has {count_parameters(model):,} trainable parameters')#初始化预训练embeddingpretrained_embeddings = TEXT.vocab.vectorsmodel.embedding.weight.data.copy...
>>>(a/a.numel()).sum()tensor(1.0000e+38) 我们可以发现结果恢复正常了,这主要是因为先除以总数把原本很大的数变小了,这样对这些变小的数进行累加就不会超出表示范围了。 softmax 然后我们来看第二个案例:softmax。虽然我知道 PyTorch 中有内置函数 softmax 可以实现这样的操作以及 softmax 的公式如图所示。