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...
3,torch.empty_like、torch.zeros_like、torch.ones_like、torch.randint_like()等 torch.empty_like(input, *, dtype=None,) -> Tensor 根据input(tensor 数据) 形状创建空、全 0 和全 1 的张量。 arr = np.arange(20).reshape(5, 4) a_tensor = torch.from_numpy(arr) b_like = torch.empty_li...
empty_like(a) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.zeros_like(a) tensor([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]]) >>> torch.ones_like(a) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) pytorch.tensor() 给定元素手动创建张量...
torch.zeros(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 复制 importtorch out_t=torch.tensor([1])print(f"out_t初始值:{out_t}")#指定out t=torch.zeros((3,3),out=out_t)print(f"t:\n{t}")print(f"out_t更新值...
内置的tensor创建方式 torch.empty(size)返回形状为size的空tensor torch.zeros(size)全部是0的tensor torch.zeros_like(input)返回跟input的tensor一个size的全零tensor torch.ones(size)全部是1的tensor torch.ones_like(input)返回跟input的tensor一个size的全一tensor ...
tensor:" tensor"这个单词一般可译作“张量”,张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作是0维张量,向量可以看作1维张量,矩阵可以看作是二维张量。 2.2.1入门 首先导入torch import torch 1. 使⽤ arange 创建⼀个⾏向量 x 。这个⾏向量包含以 0 开始的前 12 个整数,它们默认创建为整 数。也可指定...
PyTorch中提供了基于另一个 tensor 创建 tensor 的方法,函数名均以 _like 结尾,产检的有: torch.empty_like torch.zeros_like torch.ones_like torch.full_like torch.rand_like torch.randn_like torch.rand_int_like x_ones = torch.ones_like(x_data) # retains the properties of x_data print(f"Ones...
通过torch.zeros_like()也可以创建全0张量: torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 会根据input形状创建全0张量,例如我们创建一个3*5的全0张量: input = torch.empty(3, 5)t = torch.zeros_like(input)print(t) ...
CPU tensor与GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu方法实现,此外还可以使用tensor.to(device)。Tensor还有一个new方法,用法与torch.Tensor一样,会调用该tensor对应类型的构造函数,生成与当前tensor类型一致的tensor。torch.*_like(tensora)可以生成和tensora拥有同样属性(类型,形状,cpu/gpu)的新tensor。
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。