图二中的new_zeros函数: Returns a Tensor of sizesizefilled with0. By default, the returned Tensor has the sametorch.dtypeandtorch.deviceas this tensor. 也就是说new_zeros创建的tensor的数据类型和device类型与weight是一样的,这样不需要再指定数据类型及device类型,更方便。 图一中的zeros函数:Returns a...
需要注意的是,t.Tensor(*sizes)创建tensor时,系统不会马上分配空间,只是会计算剩余的内存是否足够使用,使用到tensor时才会分配,而其它操作都是在创建完tensor之后马上进行空间分配。其它常用的创建tensor的方法举例如下。 t.ones(2, 3) t.zeros(2, 3) t.arange(1, 6, 2) t.linspace(1, 10, 3) t.randn(...
zeros_like(a_tensor) assert a_tensor.shape == b_like.shape == c_like.shape == torch.Size([5,4]) print(c_like.shape) print(c_like) """ torch.Size([5, 4]) tensor([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]) """...
The example given in the docs for new_zeros() is actually an example for new_ones(). Should be a trivial fix. (Sorry, not quite sure what the etiquette/process is for fixing small errors like these). Thanks. pytorch/torch/_tensor_docs.py...
二、Tensor的创建 常见的新建tensor的方法: Tensor(*sizes) 基础构造函数,不分配空间,未初始化 ones(*sizes) 全1的tensor zeros(*sizes) 全0的tensor eye(*sizes) 对角线为1,其余为0,不要求行列数相同 arange(s, e, step) 从s到e,步长为step
torch.empty(2, 3) 创建一个 未初始化的tensor torch.zeros(2, 3, dtype=torch.long) 创建一个long型全0tensor torch.rand(2, 3) 创建一个随机初始化的tensor x = x.new_ones(2, 3) 通过现有的tensor创建新tensor,创建的新tensor具有相同的torch.dtype和torch.device ...
print(zeros) ones = torch.ones(2, 3) print(ones) torch.manual_seed(1729) random = torch.rand(2, 3) print(random) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 输出: tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) tensor([[1., 1., 1.], ...
其中,第一个方法是new_tensor方法,具体用法和torch.tensor方法类似。我们可以看到,在这里新的张量类型不再是torch.int64,而是和前面创建的张量的类型一样,即torch.float32。和前面一样,可以用new_zeros方法生成和原始张量类型相同且元素全为0的张量,用new_ones方法生成和原始张量类型相同且元素全为1的张量。另外需要...
其中,第一个方法是new_tensor方法,具体用法和torch.tensor方法类似。我们可以看到,在这里新的张量类型不再是torch.int64,而是和前面创建的张量的类型一样,即torch.float32。和前面一样,可以用new_zeros方法生成和原始张量类型相同且元素全为0的张量,用new_ones方法生成和原始张量类型相同且元素全为1的张量。另外需要...
zeros(1) if rank == 0: tensor += 1 # Send the tensor to process 1 dist.send(tensor=tensor, dst=1) else: # Receive tensor from process 0 dist.recv(tensor=tensor, src=0) print('Rank ', rank, ' has data ', tensor[0]) 在上面的例子中,两个进程都以零张量开始,然后进程 0 递增...