3.2.1 方式一:torch.tensor 3.2.1.1 进阶:基于不定长数组,如何创建tensor? 3.2.2 方式二:torch.as_tensor 3.2.3 方式三:torch.from_numpy 3.3 基于随机数创建tensor 3.4 基于概率分布创建tensor 3.6 创建常量 tensor 4. tensor 的几个常用属性 5. 变量放置到 CPU、GPU 上运行 5.1 使用 to 自动切换设备 5....
int32 torch.int32 torch.int32 如上面例子所示,使用了四个不同的方法构造张量,并检查了他们的dtype。 Tensor 和tensor唯一区别在于方法名中t的大小写,大写字母T(Tensor)是类构造函数,第二种小写(tensor)是工厂函数。其中,torch.as_tensor 和 torch.from_numpy 也是工厂函数。 构造函数在构造一个张量时使用全局...
importtorchimportnumpy as np a= np.array([1, 2, 3]) t=torch.as_tensor(a)print(t) t[0]= -1a 将numpy转为tensor也可以使用t = torch.from_numpy(a)
tensor([0, 0, 0], dtype=torch.int32) 1. 2. 3. 4. 在选择方法时,建议优先考虑torch.tensor()和torch.as_tensor(). (torch.from_numpy调用时只接受numpy数组) (2)Pytorch中有几种没有提供任何数据的情况下使用的创建选项,具体如下:
Import torch as tf 但是,我还是选择了PyTorch( ^_^ /\ ~_~ ) tensor,是PyTorch中最基础的数据类型,也是进行数据存储和运算的基本单元。 数组array这个概念,数组是类似于列表的高阶对象,是有序的元素序列。 Tensor在PyTorch的地位相当于Array在Numpy中地位。
importtorchimportnumpyasnp # Create tensors via torch.tensor flag=Trueifflag:arr=np.ones((3,3))print("type of data:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr,device='cuda')print(t) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 typeofdata:float64tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1....
import torch as t a = t.randn(3, 4) print(a) print(a[0]) # 第0行(下标从0开始) print(a[:, 0]) # 第0列 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 结果如下: 四、常用的选择函数 五、常见的逐元素操作 clamp常用在某些需要比较大小的地方,如取一个tensor的每个元素与另一个数的较大值。
torch.LongTensor(2,3) 构建一个2*3Long类型的张量 torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 一、使用独立的函数实现张量类型之间的转换 为了方便测试,我们构建一个新的张量,你要转变成不同的类型只需要根据自己的需求选择即可 tensor =torch.Tensor(3,5) ...
tensor([1, 2, 3]) print(tensor)输出如下:tensor([1, 2, 3])如果你有一个 NumPy 数组,可以使用 torch.from_numpy() 将其转换为张量:实例 import numpy as np np_array = np.array([1, 2, 3]) tensor = torch.from_numpy(np_array) print(tensor)...
1.从已有其他数据结构转化创建为Tensor 这可能是实际应用中最常用的一种形式,比如从一个列表、从一个NumPy的array中读取数据,而后生成一个新的Tensor。为了实现这一目的,常用的有两种方式: torch.tensor torch.Tensor 没错,二者的区别就是前者用的是tensor函数(t是小写),后者用的是Tensor类(T是大写)。当然,二者...