torch.randn_like() torch.randn_like(),返回与输入相同大小的张量,该张量由均值为0和方差为1的正态分布中的随机数填充 python sqrt() sqrt() 方法返回数字x的平方根 Python reduce() 函数 def reduce(tensor: Tensor, pattern: str, reduction: Reduction, **axes_lengths: int) -> Tensor: """ einops....
torch.randn_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor 1. 功能 返回一个与input大小相同的张量,该张量由来自均值为0和方差为1的正态分布的随机数填充。torch.randn_like(input)等价于torch.randn(input.size(), dtype=inpu...
img_reconstruct=torch.randn_like(img_pool,dtype=torch.float)maxunpool_layer=nn.MaxUnpool2d((2,2),stride=(2,2))img_unpool=maxunpool_layer(img_reconstruct,indices)print("raw_img:\n{}\nimg_pool:\n{}".format(img_tensor,img_pool))print("img_reconstruct:\n{}\nimg_unpool:\n{}".fo...
2),stride=(2,2),return_indices=True)# 注意这里是保存了最大值所在的索引img_pool,indices=maxpool_layer(img_tensor)# unpoolingimg_reconstruct=torch.randn_like(img_pool,dtype=torch.float)maxunpool_layer=nn.MaxUnpool2d((2,2),stride=(2,2))img_unpool=maxunpool...
torch.randn() torch.rand_like() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦。 所以在此做一个总结,以供大家阅读区分,不要重蹈我的覆辙。
x=x.new_ones(5,5,dtype=torch.double)print(x)# 利用randn_like方法得到相同尺寸的张量,并且采用随机初始化的方法为其赋值 y=torch.randn_like(x,dtype=torch.float)print(y)# 采用.size()方法来得到张量的形状print(x.size())# 返回的是一个元组,故支持元组的操作 ...
x = x.new_ones(5,3) # 尽量重用原张量的特征 torch.randn_like(x, dtype=) # 随机产生与x形状相同的tensor x.shape # 等同x.size # 操作 y = torch.rand(5, 3) x + y # tensor相加 result = torch.empty(5, 3) torch.add(x, y, out=result) # result == x + y,如果已有变量并且想...
img_tensor=torch.randint(high=5,size=(1,1,4,4),dtype=torch.float)maxpool_layer=nn.MaxPool2d((2,2),stride=(2,2),return_indices=True)img_pool,indices=maxpool_layer(img_tensor)# unpoolingimg_reconstruct=torch.randn_like(img_pool,dtype=torch.float)maxunpool_layer=nn.MaxUnpool2d((2,...
x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) # 重置数据类型 print(x) # 结果会有一样的size # 获取它的维度信息 print(x.size()) print(x.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 3、张量的运算 (1)加法运算 import torch ...
飞桨的randn_like函数 写飞桨版本的笛卡尔直积函数cartesian_prod 其它注意的地方 paddle的Dataset类的get_item返回值只能是ndarray,不能是tensor、string等其他任何类型 paddle的tensor转换ndarray时用x.numpy()即可,np.array(x)不行,会一直卡在这步 对CrossEntropyLoss,输入的预测结果必须是N,H,W,C,虽然官网上标注...