设置默认tensor 在增强学习中一般使用DoubleTensor,可以通过函数设置默认tensor 初始化tensor 使用rand随机初始化 rand(3,3)随机生成一个三行三列的tensor 初始化数值在0-1范围内随机采样 rand_like()传入tensor变量,相当于取出a的shape 然后经过rand函数 randint(1,10,[3,3])表示从1-10中随机取整数,shape为(3,...
# 注意:张量的随机创建会在下面的random sampling里面再说明。torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)→Tensortorch.sparse_coo_tensor(indices,values,size=None,dtype=None,device=None,requires_grad=False)→Tensortorch.as_tensor(data,dtype=None,device=None)→Tensortorch.from_numpy(nd...
记不清的话,就记住,tensor()数据拷贝了,.numpy()共享内存就行了。 2.2 两者区别 【命名】 虽然PyTorch实现了Numpy的很多功能,但是相同的功能却有着不同的命名方式,这让使用者迷惑。 例如创建随机张量的时候: print('命名规则') a = torch.rand(2,3,4) b = np.random.rand(2,3,4) 【张量重塑】 这部...
4. Tensor 不管输入什么,都生成单精度浮点型张量,而 tensor 根据输入生成对应类型的张量,可以是 torch.LongTensor、torch.FloatTensor和torch.DoubleTensor e = np.array([1, 2], dtype=np.float64)print(e)print(t.Tensor(e).type())#torch.FloatTensorprint(t.tensor(e).type())#torch.DoubleTensor 也可...
print(random) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 输出: tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) tensor([[0.3126, 0.3791, 0.3087], [0.0736, 0.4216, 0.0691]]) 1. 2.
torch.uint8# 二进制码,表示0-255torch.bool 在创建变量的时候,想要创建指定的变量类型,上文中提到了用dtype关键字来控制,但是我个人更喜欢使用特定的构造函数: print('torch的构造函数') a = torch.IntTensor([1,2,3]) b = torch.LongTensor([1,2,3]) ...
bool) # 使用 masked_select() 根据掩码选择元素 selected = torch.masked_select(x, mask) 参数 input (Tensor): 输入张量,可以是任何形状。 mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量,元素值为 True 表示选择该位置的元素,元素值为 False 表示不选择该位置的元素。 示例 代码语言:javascript 代码...
我们也可以从NumPy 数组中创建PyTorch 张量。 张量的类型是 Double Tensor 而不是默认的 Float Tensor。 这对应于 NumPy 的数据类型是float64,如下所示。 复制 import numpyasnpnpy = np.random.rand(2, 3)describe(torch.from_numpy(npy)) 1. 2. ...
download(bool, 可选)– 如果设置为True,从互联网下载数据并放到root文件夹下。如果root目录下已经存在数据,不会再次下载。 transform(可被调用 , 可选)– 一种函数或变换,输入PIL图片,返回变换之后的数据。如:transforms.RandomCrop。 target_transform(可被调用 , 可选)– 一种函数或变换,输入目标,进行变换。
RandomSampler初始化形式:torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None, generator=None)。RandomSampler初始化参数除了data_source还有以下2个。 num_samples: 指定采样的数量,默认是所有。 replacement: 默认是False,若为True,则表示可以重复采样,即同一个样本可以重复采样,这样可能...