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。 torch.zeros_like函数的应用场景非常广泛。以下是一些示例: # 在矩阵乘法中A=torch.rand(3,4)B=torch.zeros_...
device(type='cuda', index=0) torch.zeros_like torch.zeros_like : 生成和括号内变量维度维度一致的全是零的内容。 torch.ones_like 根据给定张量,生成与其形状相同的全1张量 torch.detach() 用于将当前的tensor从计算图中取出 assert() Python assert(断言)用于判断一个表达式,在表达式条件为 false 的时候触...
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[j], k] assert torch.all(torch.eq(picked, picked_manual)) 这样对比可以对index_select有一个更深入的了解 torch.gather torch.gather ...
# 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)...
torch.zeros_like(input,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False) 功能:依input的size创建全0的tensor。 主要参数: input(Tensor) - 创建的tensor与intput具有相同的形状。 torch.ones(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) ...
torch.ones_like() torch.zeros_like() 全零和全一张量 torch.full_like(张量 , 数字) torch.rand_like() 随机数张量 D.new_tensor() D.new_tensor(E) 的作用是创建一个新的张量,其数据类型和设备与张量 D 相同,并使用数据 E 进行填充。
torch.zeros_like() language 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) ...
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...
x = torch.zeros_like(a) 1. 2. 3. 4. 全1张量: # 创建一个指定形状的全1张量: x = torch.ones(size) # 创建一个形状与给定张量相等的全1张量: x = torch.ones_like(a) 1. 2. 3. 4. 随机数张量: 均匀分布随机: 从区间 [0,1) 的均匀随机分布中抽取一组随机数: ...
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 ...