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...
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...
numpy_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 从numpy数组创建一个Tensor,并保持数据共享(更改Tensor内容会同时改变numpy数组) tensor_from_numpy=torch.from_numpy(numpy_array)print(tensor_from_numpy)# 输出: #tensor([[1,2,3],#[4,5,6]],dtype=torch.int32)# 修改tensor,array也会被修改print(...
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 ...
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 ...
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...
设置: 通过一些内置函数,可以实现对tensor的精度, 类型,print打印参数等进行设置 tensor的一些用法: 创建tensor 直接创建 AI检测代码解析 torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False) data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 ...
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。
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。
t1 = torch.tensor([1,2,3])#创建一个t1张量,赋一个初始值 t = torch.zeros((2,3),out=t1)#将创建的t张量输出到t1 print(t,'\n',t1)print(id(t),id(t1),id(t)==id(t1)) 我们通过上面显示的id发现,t和t1的id相同,所以t和t1在内存中指向的内存块相同。