# Create tensors via torch.from_numpy(ndarray)arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])t=torch.from_numpy(arr)print("numpy array: ",arr)print("tensor : ",t)print("\n修改arr")arr[0,0]=0print("numpy array: ",arr)print("tensor : ",t)print("\n修改tensor")t[0,0]=-1print("num...
0.0],[1.0,1.0]])y=torch.tensor([3.0,5.0,4.0,6.0])optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)withtorchsnooper.snoop():for_inrange(10):optimizer.zero_grad()pred=model(x)squared_diff=(y-pred)**2loss=squared_diff.mean()print(loss.item())loss.backward()optimizer.step()...
print(torch.normal(mean=torch.full([10],0.), std=torch.arange(1,0,-0.1))) # out:tensor([-0.4060, -0.5174, 0.1747, -0.7274, -0.0309, 0.4580, -0.6965, -0.2976, # -0.1198, 0.0581]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. normal(mean, std, *, generator=None, out=None) 返回值:一个张量,...
Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
PyTorch中提供了基于另一个 tensor 创建 tensor 的方法,函数名均以 _like 结尾,产检的有: torch.empty_like torch.zeros_like torch.ones_like torch.full_like torch.rand_like torch.randn_like torch.rand_int_like x_ones = torch.ones_like(x_data) # retains the properties of x_data print(f"Ones...
print(b) c = torch.randint(1,10,(3,3)) #生成(3,3)大小,[1,10)范围的tensor(包括1,但不包括10) print(c) d = torch.randn(2,4) #生成均值为0,方差为1的随机tensor print(d) e = torch.full([2,5],0) #生成全部一样的tensor ...
以下是使用torch.tensor()创建张量的基本示例: 复制 importnumpyasnpimporttorch arr=np.ones((3,3))'''[[1.1.1.][1.1.1.][1.1.1.]]'''print(arr)# ndarray的数据类型:float64print("ndarray的数据类型:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr)'''tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1.,1.,1....
>>>print(matrix) tensor([[2,3,4], [5,6,9]]) 3,使用torch.Tensor.item()或者int()方法从只有一个值的 Tensor中获取 Python Number: >>>x = torch.tensor([[4.5]]) >>>x tensor([[4.5000]]) >>>x.item() 4.5 >>>int(x)
比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算,全是在 CPU 上进行的,一直没有报错,直到第十行需要跟你作为输入传进来的 CUDA tensor 进行运算的时候,才报错。要调试这种错误,有时候就不得不一行行地手写 print 语句,非常麻烦。
print(a)print(torch.flip(a, dims=[2, 1])) print(a)print(a.shape)out = torch.rot90(a, -1, dims=[0, 2])#顺时针旋转90°print(out)print(out.shape) 06 Tensor的填充操作 torch.full((2,3),3.14) 07 Tensor的频谱操作(傅里叶变换)...