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...
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...
indices = torch.randint(0, num_elements, size=(batch_size, num_picks, num_features)) 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]...
t2 = torch.zeros_like(t1) print(t1) print(t2) tensor([1, 1, 1]) tensor([0, 0, 0]) torch.ones_like()与torch.ones()功能:创建全1张量,用法与zero相同。 torch.full() 和 torch.full_like() torch.full(size, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, re...
「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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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]]) ...
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) ...
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...
# torch.zeros(size) # torch.zeros_like(input, dtype) # torch.ones(size) # torch.ones_like(input, dtype) # torch.eye(size) x=torch.zeros(5,3) print('torch.zeros=',x) y=torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) x= torch.zeros_like(y) ...
pp = torch.randn(2, 3) # 2×3大小 print(pp) 1. 2. 3. tensor有shape属性,可以返回其形状: print(pp.shape) 1. 全零矩阵: a = torch.zeros(2,3) 1. 全一矩阵: a = torch.ones(3, 2) 1. 创建与某个tensor形状、数据类型一样的tensor可用like: ...
Pytorch支持多种设备的使用,我们可以用torch.device来创建一个设备,并指定索引,例如: 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