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_value.item()) # 转置张量 tensor_T = tensor.T print("Transposed Tensor:\n", tensor_T)输出结果:Tensor...
记录一下这个经常忘记的函数,作用是将tensor中对应的mask中布尔值为True的位置替换为value这个值。 转自:https://blog.csdn.net/jianyingyao7658/article/details/103382654>>>m=torch.randint(0,2,(3,1))>>>mtensor([[0],[1],[1]])# m和t是可广播的>>>t.masked_fill(m==0,-1e9)tensor([[-1.0...
tensor(data) # 如果只给 torch.tensor 等长创建的方式,岂不是我讲解的内容也沦为平庸的货色? # 方法:自己写封装 def pad(array, fill_value): dimensions = get_max_shape(array) result = np.full(dimensions, fill_value) for index, value in iterate_nested_array(array): result[index] = ...
numpy array:[[123][456]]tensor:tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32)修改arr numpy array:[[023][456]]tensor:tensor([[0,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32)修改tensor numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创...
一、什么是张量(Tensor)? 在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的核心数据结构。Pytorch中的所有操作都是在张量的基础上进行的。 PyTorch官网对其的定义如下: ...
根据数值创建 Tensor torch.zeros() 创建全0张量 language torch.zeros(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) size(int...): 张量的形状 out(Tensor): 输出张量,将新建的张量写入 out 张量中 ...
1.1 torch.tensor() 功能:从data创建tensor data:数据,可以是list, numpy; dtype:数据类型,默认与data的一致; device:所在设备,cuda/cpu; requires_grad:是否需要梯度; pin_memory:是否存于锁业内存; torch.tensor( data, dtype=None, device=None,
torch.full_like(input, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 按照步长或者区间创建tensor: torch.arange(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) ...
针对Pytorch中的tensor,总结一下常用的操作 1、torch.max和torch.min 两个函数的实现类似,形参也相同,只是一个取最大一个取最小而已,下面以max为例,min同理。 (1) torch.max(a): 返回输入a中所有元素的最大值。 (2) torch.max(a, 0): 返回每一列的最大值,且返回索引(返回最大元素在各列的行索引)...
## 01Pytorch基础 tensor的创建和数据类型 ### 1. tensor(张量)是什么 各种类型的数值数据 - 0阶张量:标量、常数 scaler - 1阶张量:向量vector - 2阶张量:矩阵matrix ### 2.tensor的创建方法 .tensor() .empty() .ones() .zeros() .rand() ...