tensor = torch.rand(3,4)print(f"Shape of tensor:{tensor.shape}")print(f"Datatype of tensor:{tensor.dtype}")print(f"Device tensor is stored on:{tensor.device}") Standard numpy-like indexing and slicing 标准的numpy式索引和切片 tensor = torch.ones(4,4)print(f"First row:{tensor[0]}"...
float) # overrides the datatype of x_data print(f"Random Tensor: \n {x_rand} \n") # 上面的函数,你能都自己写一些例子么? 3.6 创建常量 tensor 常量,故名意思就是使用常数创建 tensor。 shape = (2,3,) ones_tensor = torch.ones(shape) zeros_tensor = torch.zeros(shape) print...
PyTorch的Tensor有三个属性,分别是shape,dtype和device。 tensor = torch.rand(3,4) print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}") print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}") print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}") 默认情况下tensor都是生成于CPU中,并在其中进行计算。但之前也提到...
tensor = torch.rand(3,4)print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}")print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}")print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}") Shape of tensor: torch.Size([3, 4]) # 维数Datatype of tensor: torch.float32 # 数据类型Device tensor is stored on...
print(tensor)输出如下:tensor([1, 2, 3])创建2D 张量(矩阵):实例 import torch tensor_2d = torch.tensor([ [-9, 4, 2, 5, 7], [3, 0, 12, 8, 6], [1, 23, -6, 45, 2], [22, 3, -1, 72, 6] ]) print("2D Tensor (Matrix):\n", tensor_2d) print("Shape:", tensor_...
shape: 张量的形状,如 (64, 3, 224, 224) device: 张量所在设备, GPU/CPU ,是加速的关键 张量的创建 一、直接创建 torch.tensor() 功能:从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy dtype : 数据类型,默认与 data 的一致 device 所在设备 , cuda cpu ...
of [-3, 2], but got 4) 也同样的,此外还有一种语法的变体torch.squeeze(x,n) , 作用同 x.squeeze(n),都表示在第n位的位置压缩维度(如果该位置维度为1),只不过语法稍有区别。Tips -- .size() 和 .shape 的异同同:两者都可以获得tensor的维度大小:import torch x = torch.rand(3,2,1) print...
Tensor的索引和切片 直接索引 连续索引 索引+步长 ...任意的维度 获取指定维度上的指定索引 使用掩码的索引 使用展平的的索引 Tensor维度的变换 shape转换 view/reshape 增加维度 unsqueeze 维度挤压 squeeze 维度扩展 Expand/repeat tensor转置 Tensor的广播/自动扩展 Tensor的合并与分割 ...
shape of vector object 事实3:`tensor.shape` 用于获取张量对象的形状 我们的张量对象在一个维度中包含两个元素。我们将看到这个输出与多维对象的比较。torch张量还包含与之关联的数据类型。我们可以使用: vector.dtype dtype of vector object 事实4:`tensor.dtype` 输出我...
tensor(3.1400) RuntimeError: shape '[2, 7]' is invalid for input of size 16 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 2. torch.reshape(input,shape) → [Tensor] 方法释义:返回与 input 张量一样数据和大小的,且与给定 shape 一样的张量。如果可能,返回...