device device(type='cpu') 二 创建 Tensor 创建tensor ,可以传入数据或者维度,torch.tensor() 方法只能传入数据,torch.Tensor() 方法既可以传入数据也可以传维度,强烈建议 tensor() 传数据,Tensor() 传维度,否则易搞混。 具体来说,一般使用 torch.tensor() 方法将 python 的 list 或numpy 的 ndarray 转换成...
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、浮点型、布尔型等)。张量可以存储在 CPU 或 GPU 中,GPU 张量可...
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Tensor的数据类型和存储位置 数据类型 在神经网络中我们一般使用32位浮点(float32)精度进行运算,16位半精度的浮点数(float16)类型在CPU中不存在,但是现代GPU提供 一般用dtype指定tensor的数据类型 PyTorch支持和Numpy数据类型之间的转换,并且二者共享CPU的缓冲区 point = torch.from_numpy(point_np) # 可以很容易的...
1.使用python中的列表或者序列创建tensor,直接通过数据创建张量 import torch ret = torch.tensor([[1, -1], [1, -1]]) print(ret) 1. 2. 3. 2.使用numpy中的数组创建tensor,直接通过数据创建张量 import torch import numpy as np ret = torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))...
Tensor属性 文中列举了Tensor的三个常用属性。 shape,指的是Tensor各个维度的长度,如图中,是两维,长度分别是3和4; dtype,指的是Tensor的数据类型,如图中,是float32; device,指的是Tensor目前存储的位置,如图中,是cpu,后面可以将其转移到gpu中,tensor.device也会相应变化。
灵活的dtype和CPU/GPU自由切换存储 自动梯度求解 下面分别予以介绍。 1.丰富的常用函数操作 Tensor本质上是一个由数值型元素组成的高维矩阵,而深度学习的过程其实也就是各种矩阵运算的过程,所以Tensor作为其基础数据结构,自然也就需要支持丰富的函数操作。构建一个Tensor实例,通过Python中的dir属性获取tensor实例支持的所有...
CPU:AMD Ryzen 9 7940H GPU:NVIDIA GeForce RTX 4060 CPU计算时间: import torchimport timedef CPU_calc_time(tensor_size):a = torch.rand([tensor_size,tensor_size])b = torch.rand([tensor_size,tensor_size])start_time = time.time()torch.matmul(a,b)end_time = time.time()return end_time...
t.randn(2, 3, device=t.device('cpu')) t.randperm(5) # 长度为5的随机排列 t.eye(2, 3, dtype=t.int) # 对角线为1, 不要求行列数一致 torch.tensor是在0.4版本新增加的一个新版本的创建tensor方法,使用的方法,和参数几乎和np.array完全一致 ...
pytorch中tensor在CPU和GPU之间转换1. CPU tensor转GPU tensor：cpu_imgs.cuda()2. GPU tensor 转CPU tensor：gpu_imgs.cpu()3. numpy转为CPU tensor：torch.from_numpy( imgs )4.CPU tensor转为numpy数据：cpu_imgs.numpy()5. note：GPU tensor不能直接转为numpy数组，必须先转到CPU tensor。6. 如果...