torch.ones_like(input) 等同于 torch.ones(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。警告 从0.4 开始,此函数不支持 out 关键字。作为替代方案,旧的 torch.ones_like(input, out=output) 等效于 torch.ones(input.size(), out=output)。例子:...
全1张量(torch.ones()、torch.ones_like())和自定义数值张量(torch.full()、torch.full_like())的创建方式类似全0张量的创建。 python input= torch.empty(2,3)# 创建全1张量t_o = torch.ones(2,3)t_o_l = torch.ones_like(input)# 创建自定义值张量t_f = torch.full((2,3),8)t_f_l = ...
PyTorch基础知识张浩驰:PyTorch学习笔记1:PyTorch基础知识zcyanqiu:pytorch入坑一 | Tensor及其基本操作input = torch.empty(2,3) # Returns a tensor filled with uninitialized data. torch.ones_like(input)…
ones_like(grad[:, 0]) )[0] #对x_1求完一阶导后,再对x_1和x_2求二阶导 这次求出来的应该是 [2sinx22x1cosx2],验证一下: my2 = torch.hstack(( 2 * torch.sin(x[:, [1]]), 2 * x[:, [0]] * torch.cos(x[:, [1]]) )) print(my2.equal(grad2)) True ...
4 y = torch.ones_like(x, device=device) # 直接创建一个在GPU上的tensor 5 x = x.to(device) #等价于 .to("cuda") 6 z = x + y 7 print(z) 8 print(z.to("cpu", torch.double)) # to()还可以同时更更改数据类型 1. 2. ...
torch.zeros_like:根据input形状创建全0张量 torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) 1. 同理还有全1张量的创建:torch.ones(),torch.ones_like() torch.full() & torch.full_like():创建自定义某一数值的张量。
2. 尽量少用.to(device),用zeros_like/ones_like之类的代替 我读过很多来自GitHub仓库的PyTorch代码。最让我恼火的是,几乎在每个repo中都有许多*.to(device)行,它们将数据从CPU或GPU转移到其他地方。这样的语句通常会出现在大量的repos或初学者教程中。我强烈建议尽可能少地实现这类操作,并依赖内置的PyTorch功能自...
除了全 0 张量,还可以创建全 1 张量,用法和上面一样,「torch.ones(), torch.ones_like(), 还可以自定义数值张量:torch.full(), torch.full_like()」 这里的 fill_value 就是要填充的值。 代码语言:javascript 复制 t=torch.full((3,3),10)tensor([[10.,10.,10.],[10.,10.,10.],[10.,10....
ones_like创建形状一致的全为1的元素矩阵 x = torch.ones_like(l) x tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.]])
部分:判断真实数据 log(1-D_real);判断假数据 log(D_fake)# D带着G一起更新,使用D(G(input))# D_loss = -torch.mean(torch.log(eps + 1.0 - D_real) + torch.log(eps + D_fake))D_loss = bceloss(1-D_real, torch.ones_like(D_real)) + bceloss(1-D_fake, torch.zeros_like(D_...