New full tensor should require gradient as per documentation tensor = torch.ones((2,)) new_tensor = tensor.new_full((3, 4), 3.141592, requires_grad=True) print(new_tensor.requires_grad) # False tensor = torch.o
torch.long() #将tensor转换为long类型 torch.half() #将tensor转换为半精度浮点类型 () #将该tensor转换为int类型 torch.double() #将该tensor转换为double类型 torch.float() #将该tensor转换为float类型 torch.char() #将该tensor转换为char类型 torch.byte() #将该tensor转换为byte类型 torch.short() #...
addcdiv(self, tensor1, tensor2, *args, **kwargs) addcdiv_(self, tensor1, tensor2, *args, **kwargs) addcmul(self, tensor1, tensor2, *args, **kwargs) addcmul_(self, tensor1, tensor2, *args, **kwargs) addmm(self, mat1, mat2, *args, **kwargs) addmm_(self, mat1, mat2,...
一、关于Tensors的一些判断 torch.is_tensor(obj)torch.is_storage(obj)torch.set_default_dtype(d)#默认的type为torch.float32torch.get_default_dtype()→torch.dtype#(→返回值,下同)torch.set_default_tensor_type(t)torch.numel(input)→int#返回tensor中所有的元素个数torch.set_printoptions(precision=Non...
调用不同任务loss的backward，那些tensor的梯度会自动累加，缺点是当你不想先前的梯度影响到当前梯度的...
在深度学习中,量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor,以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近 4 倍的减少; 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的 int8 计算,可以快 2~4 倍。 一个量化后的模型,其部分或者全部的...
Changetorch.Tensor.new_tensor()to be on the given Tensor's device by default (#144958) This function was always creating the new Tensor on the "cpu" device and will now use the same device as the current Tensor object. This behavior is now consistent with other.new_*methods. ...
包括:zeros,ones,empty, full,rand,randint,randntorch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.from_numpy(ndarray) → Tensor torch.eye(n, m=None, out=None) torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor torch.logspace(start, end, steps=100,...
在深度学习中,量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor,以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近 4 倍的减少; 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的 int8 计算,可以快 2~4 倍。
csr_tensor, torch.randn_like, torch.from_file, torch._cudnn_init_dropout_state, torch._empty_affine_quantized, torch.linspace, torch.hamming_window, torch.empty_quantized, torch._pin_memory, torch.Tensor.new_empty, torch.Tensor.new_empty_strided, torch.Tensor.new_full, torch.Tensor.new_...