torch.tensor 整数默认为 int64 即 LongTensor 小数默认为 float32 不过 一般对tensor 采用 tensor.data() 或者 tensor.detach() 来将变量脱离计算图,不计算梯度。 numpy 转换为 tensor 有两种函数 一种是torch.from_numpy() 第二种是torch.tensor()其中用这种,还可以转换数据类型 代码语言:javascript 复制 a=n...
tensor=torch.tensor([1.5,2.3,3.7,4.9])ceiled_tensor=torch.ceil(tensor)print("向上取整的结果:",ceiled_tensor) 1. 2. 3. 4. 运行代码后,结果为: 向上取整的结果: tensor([2., 3., 4., 5.]) 1. 2.3 四舍五入取整 torch.round方法用于将 Tensor 中的所有元素进行四舍五入取整操作。 tensor=...
一个张量tensor可以利用输入其行数和列数进行构建,也可以利用 Python 的list构建,按照程序相关的提示,创建一个32位有符号的整数张量。 import torch def create(): #/*** Begin ***/ #创建一个32位有符号的整数张量t t=torch.IntTensor(2,2) #/*** End ***/ return t 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
除了从torch.tensor转换为torch.FloatTensor之外,还可以进行其他类型的数据类型转换,例如从torch.tensor转换为torch.IntTensor或从浮点数类型转换为整数类型等。在进行这些转换时,同样需要注意目标数据类型的兼容性和数据的有效性。另外,需要注意的是,虽然torch.tensor和torch.FloatTensor都是PyTorch中的张量类型,但它们在实际...
训练时,输入一般为tensor,但在计算误差时一般用numpy;tensor和numpy的转换采用numpy()和from_numpy这两个函数机型转换。值得注意的是,这两个函数所产生的tensor和numpy是共享相同内存的,而且两者之间转换很快。 代码语言:javascript 复制 importtorchimportnumpyasnp ...
tensor([1,2,3]) torch.int64 tensor([1.,2.,3.]) torch.float32 1.2 dtype修改变量类型 print('torch的浮点数与整数的默认数据类型') a = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int8) b = torch.tensor([1.,2.,3.],dtype = torch.float64) ...
转自: pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了,tensorflow 这个框架的名字中很直白,就是tensor的流动, 所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西。 1.tensor到底是啥 tensor 即“张量”。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的,可以运行 ...
[0., 0., 0., 0., 1.]]) #整数序列 x=torch.arange(start=0,end=5,step=1) print(x) tensor([0, 1, 2, 3, 4]) #将从start到end之间的steps个数字作为张量x的元素 x=torch.linspace(start=0.1,end=1,steps=10) print(x) tensor([0.1000, 0.2000, 0.3000, 0.4000, 0.5000, 0.6000, ...
5 单元素Tensor转成Python数值 6 操作(非常重要) 6.1 数据生成 6.1.1 torch.arange:相当于python中的range函数 6.1.2 torch.linspace:将[start, end]拆分成 step 个 6.2 索引和数据筛选(非常重要) 6.2.1 索引选取 6.2.3 torch.nonzero:返回非零元素的索引位置 6.2.5 条件选择:torch.where 6.2.6 index_se...
tensor([0, 4, 3, 2, 5, 1]) 有了这个输入句子的整数表示,可以使用嵌入层将每个单词转换为向量。为简化演示,我们这里使用3维嵌入,但在实际应用中,嵌入维度通常要大得多(例如,Llama 2模型中使用4,096维)。较小的维度有助于直观理解向量而不会使页面充满数字。