torch.ones_like(input) 等同于 torch.ones(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。警告 从0.4 开始,此函数不支持 out 关键字。作为替代方案,旧的 torch.ones_like(input, out=output) 等效于 torch.ones(input.size(), out=output)。例子:...
torch.device('cuda:0') device(type='cuda', index=0) 也可以通过字符串和设备编号的形式使用: torch.device('cuda',0) device(type='cuda', index=0) torch.zeros_like torch.zeros_like : 生成和括号内变量维度维度一致的全是零的内容。 torch.ones_like 根据给定张量,生成与其形状相同的全1张量 torch...
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 = ...
PyTorch基础知识张浩驰:PyTorch学习笔记1:PyTorch基础知识zcyanqiu:pytorch入坑一 | Tensor及其基本操作input = torch.empty(2,3) # Returns a tensor filled with uninitialized data. torch.ones_like(input)…
t=torch.zeros_like(out_t)# 这里的input要是个张量print(t)tensor([[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]) 除了全 0 张量,还可以创建全 1 张量,用法和上面一样,「torch.ones(), torch.ones_like(), 还可以自定义数值张量:torch.full(), torch.full_like()」 ...
n) *_like(tensor):创建一个size和tensor一样的张量。。星号位置可以写任意的tensor生成函数 二、算术(这里的x、y均为张量) a) 加法: i. x+y ii. torch.add(x,y, result=var)。如果设定了result参数,那么加法的结果会储存在var中,此时就不用再写z=torch.add()了 ...
以下是使用torch.tensor()创建张量的基本示例: 复制 importnumpyasnpimporttorch arr=np.ones((3,3))'''[[1.1.1.][1.1.1.][1.1.1.]]'''print(arr)# ndarray的数据类型:float64print("ndarray的数据类型:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr)'''tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1.,1.,1....
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) 1. 2. 3. 代码实际操作如下: import numpy as np import torch flag = True if flag: t = torch.ones((2, 3)) t_0 = torch.cat([t, t], dim=0) #在第一维度上进行拼接,拼接后的维度是(4,3) ...
1iftorch.cuda.is_available():2device = torch.device("cuda")3x = torch.tensor([1,2,3,4], dtype=torch.int32)4y = torch.ones_like(x, device=device)5x = x.to(device)#将x迁移到GPU上6z = x +y7print(z)#tensor([2, 3, 4, 5], device='cuda:0', dtype=torch.int32)8print(z...
import torch b = torch.tensor([[5,6,7],[2,8,0]]) c = torch.ones_like(b) #生成数值均为1的矩阵 print(c) # 输出 tensor([[1, 1, 1], # [1, 1, 1]]) print(torch.where(b>5,b,c)) #将b中大于5的元素提取出来,值不大于5的部分从c中取得 # 输出 tensor([[1, 6, 7], #...