#select by maskx = torch.randn(3,4)print(x)#tensor([[ 1.1132, 0.8882, -1.4683, 1.4100],#[-0.4903, -0.8422, 0.3576, 0.6806],#[-0.7180, -0.8218, -0.5010, -0.0607]])mask= x.ge(0.5)print(mask)#tensor([[1, 0, 1, 0],#[1, 0, 0, 0],#[0, 0, 0, 0]], dtype=torch.uin...
torch.frac():tensor内每个元素取小数部分 torch.log():tensor内每个元素取对数 torch.pow():tensor内每个元素取幂函数 torch.exp():tensor内每个元素取指数 torch.sigmoid():tensor内每个元素取sigmoid函数值 torch.mean():tensor所有元素的均值 torch.norm():tensor所有元素的范数值 torch.prod():tensor所有元素...
6.2.6.1 index_select 6.2.6.2 gather 6.2.6.2.1 gather 的用途 6.2.8 torch.take:根据指定的索引选取数值 6.3 切片(重要) 6.3.1 torch.chunk:拆分成指定的个数 6.3.2 torch.split:按照指定的元素个数进行拆分 6.3.3 torch.tensor_split:按照索引拆分 6.3.4 torch.chunk vs torch.split vs torch.tensor_...
1 Tensor数据类型 2 Tensor的基本概念和操作 3 Tensor的基本运算 4 Tensor自带属性 5 pytorch常用函数 导航栏 前言 pytorch里的数据统称为张量(tensor),张量表示由⼀个数值组成的数组,这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量(vector)。 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵(matrix)。具有两个轴...
1.Tensor attributes 在tensor attributes(张量属性)中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout。 其中,torch.dtype是展示torch.Tensor数据类型的类,pytorch有八个不同的数据类型,下表是完整的dtype列表. Torch.device 是表现torch.Tensor被分配的设备类型的类,其中分为’cpu’ 和‘cuda’两种,...
tensor of size() FloatTensor of size() Int array IntTensor of size [d1, d2 ,…] Float array FloatTensor of size [d1, d2, …] 数据类型案例: >>>importtorch>>> a=torch.randn(2,3)>>>a tensor([[-1.5869, -0.3355, -0.4608], ...
attention_mask[0]: 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, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]) labels[0]: tensor([ -100, -100, -100, -100, 4295, -100, -100, 11265, -100, -100, ...
Tensors torch package包含data structure和mathematics operation,和tensor序列化的实用小程序。 torch.set_default_dtype(d) 设置torch.tensor()的默认浮点类型 d(torch.dtype) – the floating point dtype to make the default Example: >>>torch.tensor([1.2,3]).dtype# initial default for floating point ...
又继续写,全Tensor操作,遇到复杂公式, 就意味着超多维度的select, index, 纬度变换,纬度匹配,若出了bug 分析起来特别麻烦 比如: 代码语言:javascript 复制 otherSideEdgeLossMap=-th.log(((probnb*gtind).sum(-3)*gtdf).sum(-3)/gtdf.sum(-3)) ...
attention_mask[0]: 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, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]) labels[0]: tensor([ -100, -100, -100, -100, 4295, -100, -100, 11265, -100, -100, ...