PyTorch可以使用set_default_tensor_type函数设置使用的Tensor类型。 # 使用上表中的64位浮点类型(torch.DoubleTensor)torch.set_default_tesor_type('torch.DoubleTensor') 对于Tensor之间的类型转换,可以通过type(new_type)、type_as()、int()等多种方式进行操作,尤其是type_as()函数,最为常用。 #创建新Tensor,...
tag表示图像的标签名,图的唯一标识。 img_tensor这个要注意,表示的我们图像数据,但是要「注意尺度」, 如果我们的图片像素值都是0-1, 那么会默认在这个基础上*255来可视化,毕竟我们的图片都是0-255, 如果像素值有大于1的,那么机器就以为是0-255的范围了,不做任何改动。 global_step: x轴 dataformats: 数据形...
import torch # --- 特殊张量 --- # 创建指定形状的全零张量 zeroTensor = torch.zeros((2, 3)) # 创建指定形状的全一张量 oneTensor = torch.ones((2, 3)) # 创建指定形状的单位矩阵 eyeTensor = torch.eye(3) # 创建未初始化的张量 uninitializedTensor = torch.empty((2, 3)) # --- ...
x.grad.data.zero_()# 清理梯度 如果要中断梯度追踪,使用with torch.no_grad():用于调试追踪等,后续需要继续追踪时加下划线设置true即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch x=torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True)y1=x*xprint("y1:",y1.requires_grad)withtorch.no_...
model.zero_grad() # Reset gradients tensorsfor i, (inputs, labels) in enumerate(training_set): predictions = model(inputs) # Forward pass loss = loss_function(predictions, labels) # Compute loss function loss = loss / accumulation_steps # Normalize our loss (if averaged) loss.backward()...
可以使用方法 .requires_grad(True/False)来修改tensor对象的requires_grad属性。 注意:grad在反向传播的过程中是累加的,意味着每一次运行反向传播,都会累加之前的梯度。所以,一般在反向传播之前需要把梯度清零。x.grad.data.zero_() 注意:y.backward()时,y只能是标量,否则需要传入一个与y同行的tensor,使其变成标量...
(int_tensor+long_zerodim).dtypetorch.int32>>>(long_tensor+int_tensor).dtypetorch.int64>>>(bool_tensor+long_tensor).dtypetorch.int64>>>(bool_tensor+uint_tensor).dtypetorch.uint8>>>(float_tensor+double_tensor).dtypetorch.float64>>>(complex_float_tensor+complex_double_tensor).dtypetorch....
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) torch.range(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) ...
PyTorch 1.3增加了命名张量作为实验特征(参见https://pytorch.org/tutorials/intermediate/named_tensor_tutorial.html 以及https://pytorch.org/docs/stable/named_tensor.html)。张量工厂函数(如Tensor和rand)采用names参数。names应该是字符串序列: 当我们已经有了一个张量并且想要添加名称(而不是更改现有的名称)时,我...
tensor([[ 0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64, device='cuda:0') >>> torch.tensor(3.14159) # Create a scalar (zero-dimensional tensor) tensor(3.1416) >>> torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of size (0,))