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...
# Define the helperfunctiondefdecode_segmap(image,nc=21):label_colors=np.array([(0,0,0),#0=background #1=aeroplane,2=bicycle,3=bird,4=boat,5=bottle(128,0,0),(0,128,0),(128,128,0),(0,0,128),(128,0,128),#6=bus,7=car,8=cat,9=chair,10=cow(0,128,128),(128,128,128)...
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] assert torch.all(torch.eq(picked, picked_manual)) torch.gather 是一个灵活且强大的函数,可以在许多情况下用于数据...
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.full_like())的创建方式类似全0张量的创建。 python input= torch.empty(2,3)# 创建全1张量t_o = torch.ones(2,3...
picked_manual = torch.zeros_like(picked)foriinrange(batch_size):forjinrange(num_picks):forkinrange(num_features): picked_manual[i, j, k]= values[i, indices[i, j, k], k] assert torch.all(torch.eq(picked, picked_manual)) torch.gather ...
幸运的是,执行原地操作非常简单。 我们可以使用切片表示法将操作的结果分配给先前分配的数组,例如Y[:] = <expression>。 为了说明这一点,我们首先创建一个新的矩阵Z,其形状与另一个Y相同, 使用zeros_like来分配一个全0的块。 Z = torch.zeros_like(Y) ...
(), find_unused_parameters=find_unused_parameters) input = torch.zeros(rank + 1, 1).to(torch.float32) + 1 output = net(input, rank=rank) target = torch.zeros_like(input) loss = (0.5 * (output - target) ** 2).sum() loss.backward() print(f'rank {rank}, layer 1, grad {...
(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...
# 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...
else:# h [batch_size, seq_len, d_model, state_size]h = torch.zeros(x.size(0), self.seq_len, self.d_model, self.state_size, device=x.device)y = torch.zeros_like(x) h = torch.einsum('bldn,bldn->bldn', self.dA, h) + ...