numpy array:[[123][456]]tensor:tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32)修改arr numpy array:[[023][456]]tensor:tensor([[0,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32)修改tensor numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创...
print("mean:{}\nstd:{}".format(mean, std)) print(t_normal) 由结果可知,其生成的tensor是上面每一维度的参数生成的。 mean:tensor([1., 2., 3., 4.]) std:tensor([1., 2., 3., 4.]) tensor([1.6614, 2.5338, 3.1850, 6.4853]) 需要注意的是,对于mean和std都是标量的情况下,需要指定生成...
mean() tensor(-0.2975) >>> a.mean(dim=1) # 可以指定维度 tensor([-0.4765, -0.1185]) >>> b tensor([[3., 3., 3.], [3., 3., 3.]]) >>> torch.std_mean(b) # 计算b标准差和mean (tensor(0.), tensor(3.)) >>> torch.svd(b) # SVD 分解torch.return_types.svd( U=...
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…
根据概率创建 Tensor torch.normal() 返回一个从均值和标准差已给定的独立正态分布中抽取的随机数张量。 language torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None) mean:均值。当为 Tensor 类型时其每一个元素分别作为每个输出随机数对应的正态分布的均值,当为 float 类型时作为全部输出随机数对应的正态...
使用计算出的均值和标准差对 Tensor 进行标准化,这样可以将数据调整到均值为 0,标准差为 1 的分布。 AI检测代码解析 normalized_data=(data-mean)/std# 进行标准化 1. 步骤5:验证标准化结果 最后,我们需要验证标准化后的结果。我们可以再次计算均值和标准差,确认其符合标准化要求。
1.1 torch.tensor() 功能:从data创建tensor data:数据,可以是list, numpy; dtype:数据类型,默认与data的一致; device:所在设备,cuda/cpu; requires_grad:是否需要梯度; pin_memory:是否存于锁业内存; torch.tensor( data, dtype=None, device=None,
torch.normal(mean=torch.arange(1., 11.), std=torch.arange(1, 0, -0.1))输出如下：tensor([-0.6932, 2.3833, 2.3547, 3.8103, 5.4436, 5.8295, 7.5898, 8.4793, 9.1938, 10.0637])torch.rand ()PyTorch torch.randn()返回一个由可变参数大小(定义输出张量形状的整数序列)...
Tensor 概念 张量的数学概念: 张量是一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高位扩展 张量在pytorch中的概念: tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。 variable是torch.autograd的数据类型,主要用于封装tensor,进行自动求导 data:被包装的Tensor
tensor初始化 #定义一个tensor my_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print(my_tensor) tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) #指定tensor的数据类型 my_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.float32) print(my_tensor) ...