mat_zero=torch.zeros_like(mat_a)mat_one=torch.ones_like(mat_a)print("张量的维度:{},张量的值:{}".format(mat_zero.dim(),mat_zero))print("张量的维度:{},张量的值:{}".format(mat_one.dim(),mat_one))Out[7]:张量的维度:2,张量的值:tensor([[0.,0.],[0.,0.]])张量的维度:2,...
「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...
# 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...
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...
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...
这里near, far = near * torch.ones_like(rays_d[...,:1]), far * torch.ones_like(rays_d[...,:1])将near 和far 的形状设置为 [B, 1],并将二者与rays_o和rays_d连接得到rays张量,形状为 [B, 8]。此后再与 viewdirs 相连接得到形状为 [B, 11] 的张量rays。 接下来进入batchify_rays函数...
```python y_true = torch.tensor([0,1]) y_hat = torch.tensor([[0.1,0.2,0.7],[0.3,0.5,0.2]]) y_one_hot = torch.zeros_like(y_hat) y_one_hot.scatter_(1, y_true.unsqueeze(1), 1) y_one_hot ``` tensor([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.]]) 可以看出此时的y_one_hot和...
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
(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 ...
198 g_optimizer.zero_grad() 199 200 _, fake_output = dis(generated_img) # 判别器输入生成图像 201 gen_loss = loss_sigmoid_fn(fake_output, 202 torch.ones_like(fake_output, 203 device=device)) 204 gen_loss.backward() 205 206 g_optimizer.step() ...