numel()) # 元素总数 print("Requires Grad:", tensor.requires_grad) # 是否启用梯度 print("Is CUDA:", tensor.is_cuda) # 是否在 GPU 上 print("Is Contiguous:", tensor.is_contiguous()) # 是否连续存储 # 获取单元素值 single_value = torch.tensor(42) print("Single Element Value:", single...
张量元素总数:numel() 方法返回(输入)张量元素的总数。 设备:.device 返回张量所在的设备。 关于如何理解 Pytorch 的 Tensor Shape 可以参考 stackoverflow 上的这个 回答。 样例代码如下: matrix = torch.tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]], [[5,4,6,7], [5,6,8,9]]], dtype = torch.float64...
numel:返回输入tensor的元素数量,numel是number of elements的缩写,用法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.numel(input) 这个函数返回的是输入变量的元素数量,举个例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
8, 9, 10])print(t[0])# tensor(1) 单独索引出来的结果依然是张量,不是单独一个数t1=t[1:8]# 索引其中2-8,包含左不包含右print(t1)# tensor([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])# 隔两个取一个print(t[1:8:2])# tensor([2, 4, 6, 8])# 从第二个开始索引,一直到结尾,并且每隔两个取一...
Pytorch的数据结构用Tensor表示,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算,而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。 从接口可分为两类: torch.function() ...
2)tensor.function,如tensor.view,tensor.add等 这些操作对大部分Tensor都是等价的。 从修改方式的角度来划分,可以分为以下两类: 1)不修改自身数据,如x.add(y),x的数据不变,返回一个新的Tensor; 2)修改自身数据,如x.add_(y)(运行符带下划线后缀),运行结果存在x中,x被修改。
背景在PyTorch的Tensor系列上一篇文章中: Gemfield:PyTorch的Tensor(上)Gemfield介绍了一个Tensor的创建过程,特别是在创建一个Tensor的时候,调用栈从Python到C++再回到Python的过程。与此同时,在内存中对应…
张量(tensor)是Pytorch中最基本的操作对象,表示一个多维矩阵,类似numpy中的ndarrays,是可以在GPU上使用以加速运算。 创建 直接创建张量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch x1=torch.rand(2,3)#2×3的随机矩阵print(x1)x2=torch.ones(2,3,4)#2×3×4的全1矩阵print(x2)x3...
参数:input (Tensor) – 输入张量 例子: torch.numel(torch.rand(2,3)) 6 4、torch.eye torch.eye(n, m=None, out=None) 用法:返回一个2维张量,对角线数字为1,其它位置为0 参数: n(int) – 行数 m(int, 可选) – 列数.如果为None,则默认为n ...
print(pytorch_tensor1.type()) #得到tensor的数据类型 print(pytorch_tensor1.dim()) #得到tensor的维度 print(pytorch_tensor1.numel()) #得到tensor所有元素的个数 x = torch.rand(3,2) x.type(torch.DoubleTensor) print(x) np_array = x.numpy() ...