importtorchimporttorch.nnasnntorch.tensor([0,1])torch.tensor([[0.11111,0.222222,0.3333333]],dtype=torch.float64,device=torch.device('cuda:0'))# 在CUDA设备上创建小数型张量torch.tensor(3.14159)# 创建一个零维(标量)张量torch.tensor([])# 创建一个空张量(大小为(0,)) output: >>>tensor([0,1...
tensor([[5.5000, 5.5000], [5.5000, 5.5000]]) tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) 1. 2. 3. 4. 三、张量y对x求梯度 为什么在y.backward()时,如果y是标量,则不需要为backward()传入任何参数;否则,需要传入一个与y同形的Tensor? 简单来说就是为了避免向量(甚至更高维张量)对张量求导,而转换成标量...
标量,Scalar,只有大小,没有方向的量; 向量,Vector,有大小有方向的量; 矩阵,Matrix,多个向量合并在一起的量。 可以看出来,标量可以组成向量,向量可以组成矩阵。 在不同的深度学习框架下,Tensor 呈现的特点大同小异,使用方法也差不多。 Rank 为 0 阶的 Tensor;向量就是 Rank 为1阶的 Tensor;矩阵就是 Rank 为...
torch.IntTensor对应torch.int32 torch.LongTensor对应torch.int64,LongTensor常用在深度学习中的标签值,比方说分类任务中的类别标签0,1,2,3等,要求用ing64的数据类型; torch.FloatTensor对应torch.float32。FloatTensor常用做深度学习中可学习参数或者输入数据的类型 torch.DoubleTensor对应torch.float64 torch.tensor则...
创建tensor: 1.numpy向量转tensor: a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表转tensor: a=torch.tensor([2,2]) b=torch.FloatTensor([2,2.])#不常用 c=torch.tenso
也就是说,一个Tensor是一个包含单一数据类型的多维矩阵。通常,其多维特性用三维及以上的矩阵来描述,例如下图所示:单个元素为标量(scalar),一个序列为向量(vector),多个序列组成的平面为矩阵(matrix),多个平面组成的立方体为张量(tensor)。 当然,张量也无需严格限制在三维及以上才叫张量,就像矩阵也有一维、二维矩阵乃...
PyTorch Tensor 转置 在深度学习中,数据的转置在很多场景下都是非常常见和重要的操作之一。数据转置通常用于重新排列数据维度的顺序,以便在不同的计算或分析任务中更方便地操作数据。在 PyTorch 中,张量(Tensor)是最基本的数据结构之一,PyTorch 提供了便捷的函数来实现张量的转置操作。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行张...
在PyTorch 中,Tensor 是一个类似于 NumPy 数组的多维数组,但它还具有其他属性和方法。Tensor 的一些重要属性包括: 多维数组: Tensor 可以是多维数组,可以是标量(0 维)、向量(1 维)、矩阵(2 维)或高维数组。 可在CPU 或 GPU 上运算: Tensor 可以存储在 CPU 或 GPU 上,并且可以利用 GPU 进行并行计算,加快...
Tensor 有很多属性,包括数据类型、Tensor 的维度、Tensor 的尺寸。 数据类型:可通过改变 torch.tensor() 方法的 dtype 参数值,来设定不同的 tensor 数据类型。 维度:不同类型的数据可以用不同维度(dimension)的张量来表示。标量为 0 维张量,向量为 1 维张量,矩阵为 2 维张量。彩色图像有 rgb 三个通道,可以表...
1 Tensor的创建和初始化 在PyTorch中,Tensor是一个多维数组,可以用于存储和操作数字数据。Tensor可以表示标量、向量、矩阵和更高维度的数组。在本章节中,我们将介绍如何创建和初始化Tensor。 pyTorch中提供了许许多多创建和初始化Tensor的方法,首先说明,我们真不需要全部去掌握,绝大多数都不会使用到,亦或者不同方法间...