其次,应用Tensor类初始化输入一个整数将返回一个以此为长度的全零一维张量,而tensor函数则返回一个只有该元素的零维张量: 当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及Double...
print('numpy array:',arr) print('tensor:',t) #arr和tensor共享数据内存 print('\n修改arr') arr[0,0] = 0 print('numpy array:',arr)#[[0 2 3],[4 5 6]] print('tensor :',t)#tensor([[0, 2, 3], #[4, 5, 6]], dtype=torch.int32) print('\n修改tensor') t[0,0] = -...
主要原因是在copy()中将复杂子类使用一个公共镜像储存起来,当镜像改变了之后另一个使用镜像已经被改变了 import copy a = [[1,2],1,4] b = copy.copy(a) #改变复杂子对象的值 a[0][0] = 0 print(a) print(b) #改变非复杂子对象的值 a[2] = 0 print(a) print(b) 1. 2. 3. 4. 5. 6...
最后,我们调用copy_()函数将tensor复制到copied_tensor中,而不再出现TypeError错误。 总结起来,TypeError: copy_(): 参数'other' (位置1) 必须是张量,而不是向量错误是由于在PyTorch中使用copy_()函数时,参数类型不匹配引起的。解决这个错误的方法是将向量转换为张量,然后再调...
1. clone() 与 copy_() 分析 (1) clone(): 创建一个tensor与源tensor有相同的shape,dtype和device,不共享内存地址,但新tensor的梯度会叠加在源tensor上。下面例子可以说明上述特点: importtorcha=torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)b=a.clone()print(a.data_ptr())# 3004830353216print(b.da...
e = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)f = e.detach()e = e + 3print(e)print(f)这时候e,f输出没有联动,联动是建立在可变张量使用了+=操作才行的 2021-07-21 回复1 元行 请教一下copy deepcopy和clone是等价的吗 2023-02-27 回复喜欢 哆啦的梦 很清晰 赞 2023-02-08 ...
copy_()同样将源张量中的数据复制到目标张量(数据不共享),其device,dtype和requires_grad一般都保留目标张量的设定,仅仅进行数据复制,同时其支持broadcast操作。 importtorch a= torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]], device="cuda") b= torch.tensor([7.0,8.0,9.0], requires_grad=True) ...
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 ...
pytorch提供了clone、detach、copy_和new_tensor等多种张量的复制操作,尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用,本文旨在对比这些操作的差别。 1. clone 返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量,与源张量不共享数据内存,但提供梯度的回溯。 下面,通过例子来详细说明: ...
SBP 逻辑与物理 Tensor 的对应关系（SBP 描述了 逻辑上的 Tensor 和 物理上的 Tensor 的映射关系。SBP 全称叫做 SbpParallel，是三种基础映射的首字母组合：Split、Broadcast、Partial，其中 Partial 是一个 reduce 操作，包括 PartialSum、PartialMin、PartialMax等）采用这样一套简洁设计可解决分布式并行的各种难题，...