torch.chunk(tensor, chunks, dim=0):按照某个维度平均分块(最后一个可能小于平均值) torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0):按照某个维度依照第二个参数给出的list或者int进行分割tensor。 索引 torch.gather(input, dim, index, out=None):沿给定轴 dim ,将输入索引张量 index 指定位置的值...
requires_grad:布尔类型,表示该tensor是否需要计算梯度(True or False); grad:data的梯度; grad_fn: 创建tensor时所用到的function(例如加法或者乘法等),是自动求导的关键; is_lead: 该tensor是否为计算图中的叶子节点。 二、pytorch中创建张量的几种方法: 1.直接创建: ① torch.tensor( data, dtype=None, de...
pytorch数据类型与创建tensor importtorchimportnumpy as np a=torch.tensor(3.33)print(a)print(a.type())#使用type()来查看当前的数据类型print(isinstance(a,torch.FloatTensor))#查看是不是浮点型的#注意数据类型是分cpu型和gpu型号的,不同的是不同的#生成标量,维度是0的b=torch.tensor(2.2)print(b.shape)...
index表示从选择维度中的哪个位置挑选数据,类型为torch.Tensor类的实例; t.index_select(a, 0, t.tensor([0, 1]))表示挑选第 0 维,t.tensor([0, 1]) 表示第 0 行、第 1 行 t.index_select(a, 1, t.tensor([1, 3]))表示挑选第 1 维,t.tensor([1, 3]) 表示第 1 行、第 3 行(第一...
>>> import torch as t>>> a=t.randn(3,4) #正态分布>>> atensor([[-1.7722, -1.5571, 1.0267, 1.4227], [ 0.8671, -1.6075, 2.1283, 1.6735], [ 0.9111, -1.1461, -0.1792, -0.3909]])>>> a[0] #第0行tensor([-1.7722, -1.5571, 1.0267, 1.4227])>>> a[:,0] #第0列tensor([-1.7...
torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 一个张量tensor可以从Python的list或序列构建: >>>torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 1 2 3 4 5 6 [torch.FloatTensor of size 2x3] 一个空张量tensor可以通过规定其大小来构建: ...
在这种情况下，我们最终的图像 tensor 将会是 512 * 512 * 3 * sizeof(float32) = 3,145,728 字节。与批处理大小相乘，结果是 100,663,296 字节，大约 100Mb； 除了图像之外，我们还需要提供 ground-truth 掩膜。它们各自的大小为（默认情况下，掩膜的类型是 long，8 个字节）——512 * 512 * 1 * 8...
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 ...
edge_index=torch.tensor([# 这里表示节点0和1有连接,因为是无向图 # 那么1和0也有连接 # 上下对应着看[0,1,1,2],[1,0,2,1],],# 指定数据类型 dtype=torch.long)# 节点的属性信息 x=torch.tensor([# 三个节点 # 每个节点的属性向量维度为1[-1],[0],[1],])# 实例化为一个图结构的数据 ...
= 0:edge_index[:, num_edges] = torch.tensor([i, j], dtype=torch.long)edge_attr[num_edges, 0] = self.W[i, j]num_edges += 1edge_index = edge_index[:, :num_edges]edge_attr = edge_attr[:num_edges]return edge_index...