from_numpy(arr) >>> ta[1][2] = 100 # 修改第 2 行第 3 列元素值为 100 >>> ta tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 100]]) >>> arr array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 100]]) 3,torch.empty_like、torch.zeros_like、torch.ones_like、torch.randint_like()等...
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...
zeros_like(a) # tensor([[0., 0., 0.], # [0., 0., 0.]]) # 类型:torch.FloatTensor # 按照另一个矩阵的维度创建全1张量 a = torch.eye(2, 3) b = torch.ones_like(a) # tensor([[1., 1., 1.], # [1., 1., 1.]]) # 类型:torch.FloatTensor # 给定维度,创建值在[0~1...
t.zeros_like(a) # 等价于t.zeros(a.shape,dtype=a.dtype,device=a.device) 1. 2. 3. 4. 5. 逐元素操作 对tensor的每一个元素(point-wise,又名element-wise)进行操作,输入与输出形状一致 a % 3 # 求余数,等价于t.fmod(a,3) a ** 2 # 求幂,等价于t.pow(a,2) t.clamp(a, min=3) # ...
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 ...
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,
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...
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 代码语言:javascript 复制 >>> torch.tensor(1) # 零维张量(标量) tensor(1) >>> torch.tensor((1,2))...
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) ...