x_ones=torch.ones_like(x_data)# retains the properties of x_dataprint(f"Ones Tensor:\n{x_ones}\n")x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float)# overrides the datatype of x_dataprint(f"Random Tensor:\n{x_rand}\n") With random or constant values具有随机值或常量值 shape是...
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]}"...
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。但之前也提到过可以通过GPUs或其他硬件进行加速,因此tensor.device是可以更改的,具体可见下一部分,对t...
print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}") print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}") print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}") 1. 2. 3. 4. 5. 输出分别为: Shape of tensor:torch.Size([3, 4]) Datatype of tensor:torch.float32 Device tensor is stored on: cpu 1...
根据数据直接创建Tensor importtorch x=torch.tensor([4.,6.])print(x)# tensor([4., 6.]) 根据已有的Tensor创建 新的tensor属性默认与原tensor一样,除非重新定义相关属性值,如数据类型等. tensor.new_*() tocrh.*_like() 可通过shape, size()查看tensor的形状 ...
TENSOR.ndim>>>3 查看TENSOR的形状: 代码语言:javascript 复制 # Check shapeofTENSORTENSOR.shape>>>torch.Size([1,3,3]) 这意味着存在 1 个 3 x 3 的维度。 注意:您可能已经注意到我使用小写字母表示scalar和vector,使用大写字母表示MATRIX和TENSOR。在实践中,您经常会看到用小写字母表示的标量和向量,例如...
Shape 1. Rank of a tensor The rank of a tensor refers to the number of dimensions present within the tensor. Rank and indexes A tensor's rank tells us how many indexes are needed to refer to a specific element within the tensor. 张量的等级告诉我们需要多少个索引来引用张量内的特定元素。
5、对于pytorch里面的标量数据a,进行相关的数据定义时,一般将其定义为torch.tensor(a),则输出时返回为tensor(a) 6、对于标量的数据类型,其数据shape输出一般为a.shape=tensor.size([]),对于其长度输出len(a.shape)=0,另外,对于a.size也是等于tensor.size([])的。
c.shape 1. torch.Size([2, 3]) 1. 需要注意的是,t.Tensor(*sizes)创建tensor时,系统不会马上分配空间,只是会计算剩余的内存是否足够使用,使用到tensor时才会分配,而其它操作都是在创建完tensor之后马上进行空间分配。其它常用的创建tensor的方法举例如下。
The shape of a tensor gives us the length of each axis of the tensor. 以之前相同的张量dd为例: 代码语言:javascript 复制 >dd=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 为了处理这个张量的形状,我们将创建一个 torch.Tensor 对象如下: 代码语言:javascript ...