另一类是tensor.function,如tensor.view等。 为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,在此不做具体区分,如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。 而从存储的角度来讲,对tensor的操作又可分为两类: 不会修改自身的数据,如a.add(b), 加法的结果会返回一个新的tensor。
torch.from_numpy(obj),利用一个numpy的array创建Tensor。注意,若obj原来是1列或者1行,无论obj是否为2维,所生成的Tensor都是一阶的,若需要2阶的Tensor,需要利用view()函数进行转换。 torch.numel(obj),返回Tensor对象中的元素总数。 torch.ones_like(input),返回一个全1的Tensor,其维度与input相一致 torch.cat...
在神经网络中,各种各样的op拥有或多或少的参数,而Tensor就是用来存储并计算这些参数的基础。 更近一步,PyTorch宣称自己是支持GPU运算的numpy,并且可以自动求微分,这究竟是什么意思呢?因此在本文中,gemfield将从以下几个方面来讲述Tensor: 1,如何创建一个tensor?创建一个tensor的时候发生了什么? 2,CUDA tensor和CPU...
tensor在电脑的储存,分为两个部分(也就是说一个tensor占用了两个内存位置),一个内存储存了这个tensor的形状size、步长stride、数据的索引等信息,我们把这一部分称之为头信息区(Tensor);另一个内存储的就是真正的数据,我们称为存储区 (Storage)。换句话说,一旦定义了一个tensor,那这个tensor将会占据两个内存位置,...
第一个Tensor是所有待赋值元素的横坐标 第二个Tensor是所有待赋值元素的纵坐标 value:Tensor格式,要填充的值,与indices一一对应 实例 初始化一个2×5的全零矩阵,将其第0行的第0、2个元素 与第1行的第1、3个元素分别替换为[1,2,3,4] a =((2, 5)) ...
可见,该out的值与t相同,因此out是一个输出的作用,将张量生成的数据赋值给另一个变量。 代码语言:javascript 复制 tensor([[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]])tensor([[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]])22116833809042211683380904True 2.2 torch.zeros_like() ...
Pytorch tensor的值 赋值给python变量 pytorch下只打印tensor的数值不打印出device等信息 print(conf) str_1 = f'{conf:.5f}' conf_2 = float(str_1)print(conf_2) tensor(0.1
有很多时候,我们需要对深度学习过程中的tensor进行一些非整齐、离散化的赋值操作,例如我们让网络的一支输出可能的索引值,而另外一支可能需要去取对应索引值的内容。PyTorc...
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。 clone clone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存,但是仍然留在计算图中。 detach detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存,新的tensor会脱离计算图,不会牵扯梯度计算。此外,一些原地操作(in...
作用:将输入input张量每个元素的值压缩到区间 [min,max],并返回结果到一个新张量。.clamp_()是一个in-place类型,指当在一个tensor上操作了之后,是直接修改了这个tensor。 reference:https://blog.csdn.net/weixin_39504171/article/details/106069230 ...