tensor(numpyArray) print("numpyTensorB: ", numpyTensorB) 2.3 更多函数使用 PyTorch除了上面常用的torch.tensor创建张量函数外,还提供了很多便捷函数类创建张量,常用函数使用如下: import torch # --- 特殊张量 --- # 创建指定形状的全零张量 zeroTensor = torch.zeros((2, 3)) # 创建指定形状的全一张量...
PyTorch可以使用set_default_tensor_type函数设置使用的Tensor类型。 # 使用上表中的64位浮点类型(torch.DoubleTensor)torch.set_default_tesor_type('torch.DoubleTensor') 对于Tensor之间的类型转换,可以通过type(new_type)、type_as()、int()等多种方式进行操作,尤其是type_as()函数,最为常用。 #创建新Tensor,...
x.grad.data.zero_()# 清理梯度 如果要中断梯度追踪,使用with torch.no_grad():用于调试追踪等,后续需要继续追踪时加下划线设置true即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch x=torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True)y1=x*xprint("y1:",y1.requires_grad)withtorch.no_...
可以使用方法 .requires_grad(True/False)来修改tensor对象的requires_grad属性。 注意:grad在反向传播的过程中是累加的,意味着每一次运行反向传播,都会累加之前的梯度。所以,一般在反向传播之前需要把梯度清零。x.grad.data.zero_() 注意:y.backward()时,y只能是标量,否则需要传入一个与y同行的tensor,使其变成标量。
model.zero_grad() # Reset gradients tensorsfor i, (inputs, labels) in enumerate(training_set): predictions = model(inputs) # Forward pass loss = loss_function(predictions, labels) # Compute loss function loss = loss / accumulation_steps # Normalize our loss (if averaged) loss.backward()...
_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.uint8)>>>double_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.double)>>>bool_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.bool)>>>long_zerodim=torch.tensor(1,dtype=torch.long)>>>int_zerodim=torch.tensor(1,dtype=torch.int)>>>torch.add(5,5).dtypetorch.int64>>>(int_tensor+...
torch.nonzero(input,*,out=None,as_tuple=False) → LongTensor or tuple of LongTensors 获取非 0 元素 print(t.nonzero(t.tensor([1, 1, 1, 0, 1])))#tensor([[0],#[1],#[2],#[4]])print(t.nonzero(t.tensor([1, 1, 1, 0, 1]), as_tuple=True))#(tensor([0, 1, 2, 4...
PyTorch 1.3增加了命名张量作为实验特征(参见https://pytorch.org/tutorials/intermediate/named_tensor_tutorial.html 以及https://pytorch.org/docs/stable/named_tensor.html)。张量工厂函数(如Tensor和rand)采用names参数。names应该是字符串序列: 当我们已经有了一个张量并且想要添加名称(而不是更改现有的名称)时,我...
在更新权重之前,使用 .grad.data.zero_() 来清零梯度,以防止梯度累积。 .item() 的作用是将张量中的值提取为Python标量,以便进行打印 运行结果如下 🥦反向传播在深度学习中的应用 反向传播算法在深度学习中具有广泛的应用,它使神经网络能够学习复杂的特征和模式,从而在图像分类、自然语言处理、语音识别等各种任务...
torch.masked_select(input,mask,out=None):按照mask输出tensor,输出为向量 torch.take(input,indices):将输入看成1D-tensor,按照索引得到输出tensor torch.nonzero(input,out=None):输出非0元素的坐标 AI检测代码解析 importtorch #torch.where a=torch.rand(4,4) ...