Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象,它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。
()# 使用50%的显存:torch.empty(int(total_memory*0.5),dtype=torch.int8,device='cuda:0')exceptRuntimeErrorase:print("Error allocating tensor:",e)# 打印当前GPU的显存使用情况print("分配的内存:",torch.cuda.memory_allocated(0)/(1024*1024),"MB")print("保留的内存:",torch.cuda.memory_reserved...
CPU tensor与GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu方法实现,此外还可以使用tensor.to(device)。Tensor还有一个new方法,用法与torch.Tensor一样,会调用该tensor对应类型的构造函数,生成与当前tensor类型一致的tensor。torch.*_like(tensora)可以生成和tensora拥有同样属性(类型,形状,cpu/gpu)的新tensor。
由于numpy_array是 NumPy 数组而不是 PyTorch 张量,函数返回False。 使用场景 torch.is_tensor函数通常在以下场景中非常有用: 调试代码: 当你需要确认某个变量是否为 PyTorch 张量时,可以使用该函数进行快速检查。 类型检查: 在编写需要处理多种数据类型的函数时,使用torch.is_tensor可以确保传入的参数是 PyTorch 张...
def forward(self, h: torch.Tensor, adj_mat: torch.Tensor): n_nodes = h.shape[0] # Apply linear transformation to node feature -> W h# output shape (n_nodes, n_hidden * n_heads)h_transformed = torch.mm(h, self.W)h_transformed =...
tensor(3.1416) >>> torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of size (0,)) tensor([]) 从numpy中获得数据 torch.from_numpy(ndarry) 注:生成返回的tensor会和ndarry共享数据,任何对tensor的操作都会影响到ndarry, 反之亦然 >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) ...
1.2Tensors Tensor类似于Numpy的ndarray,唯一的区别是Tensor可以在GPU上加速运算。 下面实际演练一下Tensor的一些构造方式: # 导入Pytorch import torch # 构造一个未初始化的5 * 3的矩阵 x = torch.empty(5, 3) # 5行3列的未初始化Tensor # 构造一个随机初始化的矩阵 ...
torch.hann_window, torch.rand, torch.full_like, torch.ones_like, torch.rand_like, torch.randperm, torch.arange, torch.frombuffer, torch.normal, torch._empty_per_channel_affine_quantized, torch.empty_strided, torch.empty_like, torch.scalar_tensor, torch.tril_indices, torch.bartlett_window, to...
1 Tensor数据类型 2 Tensor的基本概念和操作 3 Tensor的基本运算 4 Tensor自带属性 5 pytorch常用函数 导航栏 前言 pytorch里的数据统称为张量(tensor),张量表示由⼀个数值组成的数组,这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量(vector)。 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵(matrix)。具有两个轴...
tensor的一些用法: 创建tensor 直接创建 AI检测代码解析 torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False) data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 dtype - 可以返回想要的tensor类型 device - 可以指定返回的设备