PyTorch 张量(Tensor) 张量是一个多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。 在 PyTorch 中,张量(Tensor)是数据的核心表示形式,类似于 NumPy 的多维数组,但具有更强大的功能,例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。 张量支持多种数据类型(整型、浮点
zeros_like(a_tensor) assert a_tensor.shape == b_like.shape == c_like.shape == torch.Size([5,4]) print(c_like.shape) print(c_like) """ torch.Size([5, 4]) tensor([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]) """...
numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创建 2.1 torch.zeros() 功能:依size 创建全 0 张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3),(3,224,224) out : 输出的张量 layout 内存中布局形式 , 有strided(默认), sparse_coo(这个通常稀疏矩阵时...
t = torch.zeros((3, 3), out=out_t) print(t, '\n', out_t) print(id(t), id(out_t), id(t) == id(out_t)) 可见,该out的值与t相同,因此out是一个输出的作用,将张量生成的数据赋值给另一个变量。 tensor([[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]) tensor([[0, 0, 0],...
empty((2,3)) >>> a tensor([[-3.9696e-19, 4.5914e-41, -3.9696e-19], [ 4.5914e-41, -3.9696e-19, 4.5914e-41]]) # out参数可以指定生成的tensor输出给其它变量 # empty(), ones(), zeros()等都有out参数 >>> torch.ones((2,3), out=a) tensor([[1., 1., 1.], [1., 1.,...
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: ...
第一种是从Python的数组创建,使用 torch.tensor() 函数。 第二种是从Numpy的ndarray创建,使用 torch.from_numpy() 函数。 第三种是根据其他的Tensor,创建与其维度(shape)相同的Tensor,这里展示了两种方法:torch.ones_like() 和 torch.rand_like(),类似的,还有 torch.zeros_like(),我们可以对应右侧的输出来看看...
zeros_tensor = torch.zeros(shape)print(f"Random Tensor: \n{rand_tensor}\n")print(f"Ones Tensor: \n{ones_tensor}\n")print(f"Zeros Tensor: \n{zeros_tensor}") Attributes of a Tensor 张量的属性 张量属性描述了它们的形状、数据类型以及存储它们的设备。
x = torch.zeros(5) 2.tensor的创建 tensor 概念再怎么高级也只是一个数据结构,一个类,怎么创建这个对象,有下面几种方式。 直接创建 pytorch 提供的创建tensor的方式 torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False) data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 ...
tensor([[1.,1.,1.], [1.,1.,1.], [1.,1.,1.], [1.,1.,1.], [1.,1.,1.]]) 接下来,让我们再创建一个三维(阶)的张量,尺寸为(2,5,3),内容全是0: z = torch.zeros(2,5,3) z 系统输出如下: tensor([[[0.,0.,0.], ...