使用torch.zeros_like函数非常简单。只需使用以下代码即可创建一个与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量: importtorch# 创建一个与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量t=torch.zeros_like(input) 在上面的代码中,我们创建了一个名为t的新张量,并将其设置为与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量。 tor...
reshape(2, 3) >>> ta = torch.from_numpy(arr) >>> ta[1][2] = 100 # 修改第 2 行第 3 列元素值为 100 >>> ta tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 100]]) >>> arr array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 100]]) 3,torch.empty_like、torch.zeros_like、torch.ones_like、torch....
(2) torch.zeros_like:根据input形状创建全0张量 复制 torch.zeros_like(input,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False,memory_format=torch.preserve_format) 1. 同理还有全1张量的创建:torch.ones(),torch.ones_like() (3) torch.full() & torch.full_like():创建自定义某一数值的张量。
torch.device代表将torch.tensor分配到的设备的对象(简单点说,就是分配到你的CPU还是GPU上,以及哪块GPU上)。 可通过字符串形式使用: 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_lik...
torch.zeros_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) 根据input 的形状创建全0张量。 python input= torch.empty(2,3)t_z_l = torch.zeros_like(input) 全1张量(torch.ones()、torch.ones_like())和自定义数值张量(torch.full...
picked = torch.gather(values, 1, indices) picked_manual = torch.zeros_like(picked) for i in range(batch_size): for j in range(num_picks): for k in range(num_features): picked_manual[i, j, k] = values[i, indices[i, j, k], k] ...
torch.tensor无法使用上述功能 torch.**_like() 针对已经生成的张量生成指定张量维度相同、性质相似的张量 torch.ones_like() torch.zeros_like() 全零和全一张量 torch.full_like(张量 , 数字) torch.rand_like() 随机数张量 D.new_tensor() D.new_tensor(E) 的作用是创建一个新的张量,其数据类型和设备...
通过torch.zeros_like()也可以创建全0张量: torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 会根据input形状创建全0张量,例如我们创建一个3*5的全0张量: input = torch.empty(3, 5)t = torch.zeros_like(input)print(t) ...
linspace(-3, 3, steps=500) //构建与 inputs模型输出 同维度的标签target,元素为0 target = torch.zeros_like(inputs) //采用none一一对应求解Loss loss_f = nn.SmoothL1Loss(reduction='none') loss_smooth = loss_f(inputs, target) loss_l1 = np.abs(inputs.numpy()) plt.plot(inputs.numpy(...
「torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False):这个是创建与 input 同形状的全 0 张量」 代码语言:javascript 复制 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]]) ...