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 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
tensor[:,1] = 0 然后将第二维序号为1的位置(因为从零开始索引,所以是第二列)设置为0, tensor.to('cuda') 如果cuda可以使用,将tensor转移至GPU, torch.cat([tensor,tensor,tensor],dim = 1) 在第二维(dim也是从零开始索引),将三个tensor连接起来 tensor.mul(tensor) 和 tensor * tensor 将tensor中对...
PyTorch 张量(Tensor) 张量是一个多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。 在 PyTorch 中,张量(Tensor)是数据的核心表示形式,类似于 NumPy 的多维数组,但具有更强大的功能,例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。 张量支持多种数据类型(整型、浮点
从已保存文件加载一个Tensor 当然,这大概也是一段计算机程序中所能创建数据的三种通用方式了,比如基于NumPy创建一个Array其实大体也是这三种方式。 下面依次予以介绍。 1.从已有其他数据结构转化创建为Tensor 这可能是实际应用中最常用的一种形式,比如从一个列表、从一个NumPy的array中读取数据,而后生成一个新的Tensor...
1.tensor的切片、合并、变形、抽取操作 这里简单总结一些重要的tensor基本操作: torch.cat(seq, dim=0, out=None)把一堆tensor丢进去,按照dim指定的维度拼接、堆叠在一起. 比如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[70]:x=torch.tensor([[1,2,3]])In[71]:x ...
https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py Tensor 的概念 Tensor 中文为张量。张量的意思是一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高维扩展。 标量可以称为 0 维张量,向量可以称为 1 维张量,矩阵可以称为 2 维张量,RGB 图像可以表示 3 维张量。你可以把张量看...
Tensor的部分截取 利用b[:,1]来截取第2列的所有元素(计算机是从0开始数,所以1是第2列) 5 Tensor的其他操作 除了加法以外,还有上百种张量的操作,比如说转置(transposing),切片(slicing)等。 6 Tensor与numpy的Array的相互转换 torch的tensor可以与numpy的array进行转换 ...
tensor([2,3,4]) tensor([1,2,3,4])print(B.storage_offset()) print(C.storage_offset())2 1 我们可以看到tensorB和tensorC都是从A切片而来的,她们俩的存储区 (Storage)是和A共享的,只不过B的第一个元素,与存储区 (Storage)的首元素相差了2个位置(也就是储存区的index=2开始),C的第一个元素与...
importtorch# 创建一个包含5个元素的tensorx=torch.tensor([0.5,1.5,2.0,3.0,0.2])# 打印出原始tensorprint("Original tensor:")print(x)# 找出大于1的值mask=x>1result=x[mask]# 打印出大于1的值print("Values greater than 1:")print(result) ...