importtorch# 创建一个 tensorx=torch.tensor([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],requires_grad=True)# 使用 data 属性y=x.data*2print("Original Tensor:")print(x)print("\nTensor after using data:")print(y)# 对 y 进行求导y.backward(torch.ones_like(y),retain_graph=True)print("\nGradient of original...
.data返回的是一个tensor,而.item()返回的是一个具体的数值。 注意:对于元素不止一个的tensor列表,使用item()会报错 a = torch.tensor([1.1, 2.2, 3.3], requires_grad = True) b = torch.tensor([2.2 ,3.3 ,6.6], requires_grad = True) loss = mse(a,b) print('loss=\n', loss) print('lo...
实验 importtorch x= torch.randn(2,3)print('[1]',x)print('[2]',x.data)print('[3]',x.data[1,1])print('[4]',x.data[1,1].item())#与x[1,1].item()相同print('[5]',x.data.item()) 显示的结果为: 由此可以看出,item()的作用是取出一个tensor中的某个元素值,不对向量型的tens...
1..data() 将变量(Variable)变为tensor,将requires_grad设置为Flase a = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)b= a.dataprint(b,b.requires_grad)## 输出为: tensor([1.]) False 2..item() a = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)c = a.item()print(c,type(c))## 输出为:1.0 <...
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…
return torch.tensor(self.tokenizer(sentence)) data = ['我爱你中国', '中国是世界上最伟大的国度', '为人民服务','你爱我'] dataset = MyDataset(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
3,使用torch.Tensor.item()或者int()方法从只有一个值的 Tensor中获取 Python Number: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>x=torch.tensor([[4.5]])>>>xtensor([[4.5000]])>>>x.item()4.5>>>int(x)4 4,Tensor可以通过参数requires_grad=True创建, 这样torch.autograd会记录相关的...
(tensor([[0.7633], [0.1742]]), tensor([[0.7633, 0.5826, 0.4447],[0.1742, 0.0303, 0.0053]]), tensor([6.4205, 5.1422])) 定义、训练和测试模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def semilogy(x_vals, y_vals, x_label, y_label, x2_vals=None, y2_vals=None, legend=None...
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。 Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成,生成的是dtype默认是torch.FloatTensor。 注意torch.tensor()总是拷贝 data。如果你有一个 Tensor data 并且仅仅想改变它的requires_grad属性,可用requires_grad_()或者...
self.image_names,self.labels=self.load_labels(f'{data_path}/identity_CelebA.txt')def__len__(self)->int:returnlen(self.image_names)def__getitem__(self,idx:int)->Tuple[torch.Tensor,int]:image_path=f'{self.data_path}/img_align_celeba/{self.image_names[idx]}'image=Image.open(image_...