# 答案:x_zeros = torch.zeros_like(x) # torch.clamp(x, min=x_zeros) torch.where(x > 0, x, 0.) 6.2.6 index_select vs gather 都用于张量元素的选取和重塑,参数的命名也类似,但其功能截然不同。简要而言: 6.2.6.1 index_select index_select:沿着张量的某个dim方向,按照index选取指定位置的张量...
nonzero(b) Out[38]: tensor([[0, 0], [1, 1], [2, 2]]) 组合与拼接 cat 代码语言:javascript 复制 a = torch.linspace(1, 6, 6).view(2, 3) a Out[39]: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) b = torch.zeros_like(a) b Out[40]: tensor([[0., 0., 0.], [...
「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]]) 除了全 0 张量,还可以创建全 1 张...
列表12.17 dsets.py:208,def getCtAugmentedCandidate if 'noise' in augmentation_dict: noise_t = torch.randn_like(augmented_chunk) noise_t *= augmentation_dict['noise'] augmented_chunk += noise_t 其他增强类型已经增加了我们数据集的有效大小。噪音使我们模型的工作更加困难。一旦我们看到一些训练结果...
可以看到两次launch的时间MindSpore都要比Pytorch时间短,似乎性能上甚至有些优势?这激起了我20年跟着joelgrus的autograd一步一步用numpy模拟Pytorch自动微分过程的回忆——为什么不能直接写一个Pytorch-like的autograd呢? MindTorch的诞生 与20年那会儿不同,现在已经有很多做Pytorch复刻的工作甚至课程,比较典型的除了joelgr...
计算平均值并发送到其他节点forpinmodel.parameters():# 新建一个list存储各个节点的梯度grad_list = [torch.zeros_like(p.grad)for_inrange(4)]# 获取所有节点的梯度dist.gather(p.grad, grad_list,group=group, async_op=False)# 计算所有节点的平均梯度grad_sum = torch.zeros_like(p.grad)foriinrange...
torch.zeros_like(input,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False,memory_format=torch.preserve_format) 返回一个与指定张量相同形状的全零tensor input:输入的张量 memory_format:返回的tensor所需的内存格式,默认是torch.preserve_format
y=torch.ones_like(y,device=device)#cuda是英伟达的一个gpu运算库,此处将tensor放到cuda上(本电脑的gpu就是英伟达的) x=x.to(device)#将x搬到gpu上去 z=x+y # 此处x和y都得是在gpu上 z 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. tensor([1.9240, 1.4169, 1.3466], device='cuda:0') ...
(可以利用torch.zero_()和torch.zeros_like()将现有矩阵转换为全0矩阵) importtorch x=torch.zeros(4,3,dtype=long)print(x) 使用torch.tensor()直接使用数据,构造一个张量 importtorch x=torch.tensor([5.5,3])print(x) 基于已经存在的tensor,创建一个tensor ...
ones_like创建形状一致的全为1的元素矩阵 x = torch.ones_like(l) x tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.]])