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。 tensor 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 tensor 的 torch.device 和/或者 torch.dtype, 考虑使
(condition,x,y) #根据condition的值来相应x,y的值,true返回x的值,false返回y的值,形成新的tensor torch.unbind(tensor, dim=0) #返回tuple 解除指定的dim的绑定,相当于按指定dim拆分 >>> a=torch.Tensor([[1,2,3],[2,3,4]]) >>> torch.unbind(a,dim=0) (torch([1,2,3]),torch([2,3,4...
ones((3,2)) # shape参数也可以传入tuple或list >>> a tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.empty_like(a) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.zeros_like(a) tensor([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]]) >>> torch.ones_...
Tensor求和以及按索引求和:torch.sum(); torch.Tensor.indexadd() Tensor元素乘积:torch.prod(input) 对Tensor求均值、方差、极值: torch.mean() ;torch.var() torch.max(); torch.min() 最后还有在NLP领域经常用到的: 求Tensor的平方根倒数、线性插值、双曲正切 torch.rsqrt(input) ; torch.lerp(star,end...
pytorch tuple 提取 其中 pytorch tensor 取值 类型推断 torch.randn():随机初始化 a.type():返回类型 type():返回基本类型 isinstance() :检查类型 cuda会影响数据类型 标量 维度(dimention)为0的标量 标量的shape: 返回类型为【】(空的list),返回长度也为0...
图片源自菜鸟教程 https://www.runoob.com/python3/python3-tuple.html Tensor属性 文中列举了Tensor的三个常用属性。 shape,指的是Tensor各个维度的长度,如图中,是两维,长度分别是3和4; dtype,指的是Tensor的数据类型,如图中,是float32; device,指的是Tensor目前存储的位置,如图中,是cpu,后面可以将其转移到gp...
使用refine_names函数对tensor重命名 获取名字 tensor.names ('name1','name2','name3')是一个tuple,是tensor的属性 名字对齐 tensor.align_as(goal_tensor) 根据目标goal_tensor,将tensor的名字与其对齐 对齐前两个tensor为: weights_withname: tensor([0.0000, 0.2000, 0.5000], names=('channels',)) ...
data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 dtype - 可以返回想要的tensor类型 device - 可以指定返回的设备 requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作,默认为False 需要注意的是,torch.tensor 总是会复制 data, 如果你想避免复制,可以使 torch.Tensor. detach(),如果是从 numpy 中获得数据...
output_names)) # 创建输出tensor,并分配内存 outputs = [None] * len(self.output_names) for i, output_name in enumerate(self.output_names): idx = self.engine.get_binding_index(output_name) # 通过binding_name找到对应的input_id dtype = torch_dtype_from_trt(self.engine.get_binding_dtype(...
@torch.inference_mode()def p_sample_loop(self, shape: tuple, return_all_timesteps: bool = False) -> torch.Tensor:batch, device = shape[0], "mps" img = torch.randn(shape, device=device)# This cause me a RunTimeError on MPS device due to MPS ...