2.5 torch. full() 2.6 torch.full_like() 功能:依据input 形状创建指定数据的张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3) fill_value : 张量的值 code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t=torch.full((3,3),5)print(t) 代码语言:javascript 代码运行次
full(size, fill_value) # torch.full_like(input, fill_value) x = torch.full((2,3),0.5) print('torch.full=',x) y=torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) x=torch.full_like(y,5) print('torch.full_like=',x) # 随机矩阵生成 # torch.rand(size) # 数值范围[0, 1), size ...
torch.full_like(input, fill_value, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 「功能:」创建自定义数值的张量,用法与zero相同。 ●size:张量的形状,如(3, 3) ●input:依input形状创建指定数据的张量 ●fill_value:填充张量的值 「示例:」 t1 = torch.full((3, 3), 9) print(t1)...
input = torch.empty(3, 5) t = torch.full_like(input,8)print(t) 上面是根据input的形状创建了一个元素都为8的张量。 创建等差的1维张量 可以通过torch.arange()创建等差的一维张量: arange(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) ...
device=torch.device('cuda:0') 1. 输出结果为:device(type=‘cuda’,index=0),可看到类型为’cuda’,即GPU,索引0表示为第一个GPU。 Tensor创建 直接创建张量 """ data:数据,可以是list,numpy dtype:数据类型,默认与data对应 device:张量所在的设备(cuda或cpu) ...
tensor5 = torch.ones((3, 3)) # 同上 tensor6 = torch.ones_like(tensor5) # 同上 tensor7 = torch.full((3, 3), fill_value=4) # 同上 tensor8 = torch.full_like(tensor7, fill_value=5) # 同上 tensor9 = torch.linspace(start=1, end=10, steps=2) # 建均分的1维张量(start,end,...
6.7.2.1 torch.flip:对特定的维度进行翻转 6.7.2.2 torch.rot90:翻转90度 6.8 填充(重要) 6.8.1 full 6.8.2 scatter_(重要) 7 运算 7.1 全部运算查看 7.2 乘法和矩阵乘 7.3 in-place操作 7.4 广播机制 7.4.1 右对齐,这个条件如何理解? 7.4.2 特例:不满足右对齐的维度为1可以自动补齐 7.4.3 额外不相干...
作用:torch.mean(tensor, dim=0), dim表示的是沿着dim维度求平均值 reference:https://blog.csdn.net/haoxue2011/article/details/108349166 torch.full()和torch.full_like() 作用:torch.full((3,4), 5),给定一个值fill_value和一个size,创建一个矩阵元素全为fill_value的大小为siz...
res1 = torch.prod(input=inp1) #*** res2 = torch.full_like(fill_value=6, input=temp2, requires_grad=True) return res1, res2 Minimal code to reproduce: import torch import torch.nn as nn class Model(nn.Module): def __init__(self): ...
全1张量(torch.ones()、torch.ones_like())和自定义数值张量(torch.full()、torch.full_like())的创建方式类似全0张量的创建。 python input= torch.empty(2,3)# 创建全1张量t_o = torch.ones(2,3)t_o_l = torch.ones_like(input)# 创建自定义值张量t_f = torch.full((2,3),8)t_f_l = ...