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...
在Gemfield:详解Pytorch中的网络构造 一文中,gemfield提到过,所有可学习的参数(如weights和bias)的类型都是Parameter类,Parameter的父类正是torch.Tensor类(Parameter和torch.Tensor的区别只有4个:Parameter重新实现了序列化、如何print、deep copy、requires_grad默认True),而torch.Tensor的父类又是torch._C._TensorBase。
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(...
random_image_size_tensor=torch.rand(size=(224,224,3))random_image_size_tensor.shape,random_image_size_tensor.ndim>>>(torch.Size([224,224,3]),3) 6.2 全0或全1张量 创建大小为3x4,数值都为0的张量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Create a tensorofall zeros zeros=tor...
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 ...
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...
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...
x = torch.tensor([4.5,3]) print(x) 1. 2. 输出: tensor([4.5000, 3.0000]) 1. 还可以通过现有的Tensor创建,默认会重用输入的Tensor的一些属性,如数据类型,除非重新自定义。 x = x.new_ones(4, 3, dtype=torch.float64) #返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device ...
机器之心编译 机器之心编辑部 说到当前的深度学习框架，我们往往绕不开 TensorFlow 和 PyTorch。但除了这两个框架，一些新生力量也不容小觑，其中之一便是 JAX。它具有正向和反向自动微分功能，非常擅长计算高阶导数。这一崭露头角的框架究竟有多好用？怎样用它来展示神经网络内部复杂的梯度更新和反向传播？本文是一...