6.3.1 torch.chunk:拆分成指定的个数 6.3.2 torch.split:按照指定的元素个数进行拆分 6.3.3 torch.tensor_split:按照索引拆分 6.3.4 torch.chunk vs torch.split vs torch.tensor_split 6.4 组合/拼接(非常重要) 6.4.1 torch.cat:在已有的维度上进行拼接。 6.4.2 torch.stack:在现有的维度上进行stack,会...
import torch x1 = torch.tensor([[11, 8]]) x2 = torch.tensor([3, 7]) y = torch.div(x1, x2, rounding_mode='floor') print(y) # tensor([[3, 1]]) 整除: // import torch x1 = torch.tensor([1, 2]) x2 = torch.tensor([2, 4]) y = torch.div(x1, x2) y = x2 //...
torch.floor_divide()已弃用,并将在未来的 PyTorch 版本中删除。它的名字用词不当,因为它实际上将商四舍五入为零,而不是取下限。要保持当前行为,请使用torch.div()和rounding_mode='trunc'。要实际执行楼层划分,请使用torch.div()和rounding_mode='floor'。 按元素计算input除以other,并将每个商向零舍入。等...
torch.flip() 在深度学习中的常见用途包括在处理图像数据时翻转图像,或者在神经网络中调整输入数据的方向以适应模型的期望输入。 relu() torch.nn.functional.relu() 用于应用修正线性单元(ReLU)激活函数的函数。ReLU 是深度学习中常用的激活函数之一,它在正输入值上返回输入值本身,而在负输入值上返回零。 代码语言...
Python PyTorch floor()用法及代码示例 PyTorchtorch.floor()方法返回一个新的张量,该张量是输入元素的下限,小于或等于每个元素的最大整数。 用法:torch.floor(input,out=None) 参数 input:这是输入张量。 out:输出张量。 返回:它返回张量。 让我们借助几个示例来了解这个概念:...
在微信公众号上看到这篇文章,担心以后想找的时候迷路,所以记录到了自己的博客上,侵扰致歉,随时联系可删除。 1.基本张量操作 1. 1 创建张量 介绍: torch.tensor() 是 PyTorch 中用于创建张量的基本函数。 简单使用: import torch # 创建一个标量(零维张量) s
ceil(input,out) # 向上取整 # torch.clamp(input,min,max,out=None) # 将元素调整至[min,max]区间# torch.div(input,value) # 除 # torch.exp(tensor,out) # 指数 # torch.floor(input,out) # 向下去整 # torch.fmod(input,divisor,out) # 取余数 # torch.frac # 取分数部分 # torch.lerp(...
torch.layout是表现torch.Tensor内存分布的类,目前只支持torch.strided。 2.创建tensor 2.1 直接创建 torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 dtype - 可以返回想要的tensor类型 ...
在某些情况下,当使用CUDA后端与CuDNN,该操作可能选择一个不确定性算法,以提高性能。如果不希望出现这种情况,可以通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True使操作具有确定性(可能要付出性能代价)。有关背景资料,请参阅有关Reproducibility的说明。
# tensor([1, 2, 3]) torch.int64 # tensor(2, dtype=torch.int32) torch.int32 # tensor(True) torch.bool 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 2.花式创建 2.1指定批量区间创建 a = torch.tensor([1,2,3], dtype = torch.float) ...