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...
② torch.zeros_like(input, dtpye-None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 功能:创建和input一样大小的全0张量。 · input: 创建与input同大小的全0张量; · dtype: 数据类型; · layout: 内存中的布局形式。 代码实现如下: import torch a= torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) t ...
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 torch.arange(start=0, end, step=1)返回一个从start到end的序列,可以只输入一个end参数,就跟python的range(...
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) ...
创建特殊值组成的tensor: torch.zeros(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) torch.ones(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requir...
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,
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。
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: ...
如果想查看某个tensor的形状的话,使用:z.size(),或者z.shape,但是前者更常用。 下面列举一些常用的定义tensor的方法: 常数初始化: 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 ...