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.zero
torch.zeros_like torch.ones_like torch.detach() assert() math.expm1() torch.clamp() torch.log() torch.sin() & torch.cos() python @property python中 @property 是python的一种装饰器,是用来修饰方法的。我们可以使用@property装饰器来创建只读属性,@property装饰器会将方法转换为相同名称的只读属性...
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 ...
通过torch.zeros_like(input) 和 torch.ones_like(input) 函数可以方便地创建与 input 张量形状一致,且元素值全为 0 或者 1 的张量,需要注意此时的 input 必须是张量。 代码语言:txt AI代码解释 >>> import torch >>> scalar_a = torch.tensor(1.) >>> vec_a = torch.tensor([1., 2., 3.]) >...
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。
我们通过上面显示的id发现,t和t1的id相同,所以t和t1在内存中指向的内存块相同。通过torch.zeros_like()也可以创建全0张量: torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 会根据input形状创建全0张量,例如我们创建一个3*5的全0张量: ...
zeros()/zeros_like()/eye() 全0 的 tensor 和 对角矩阵 简单 样例代码: >>> torch.rand([1,1,3,3]) tensor([[[0.3005, 0.6891, 0.4628], [0.4808, 0.8968, 0.5237], [0.4417, 0.2479, 0.0175]]]) >>> torch.normal(2, 3, size=(1, 4)) tensor([[3.6851, 3.2853, 1.8538, 3.5181]]) ...
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) ...
a = torch.zeros(2,3) 1. 全一矩阵: a = torch.ones(3, 2) 1. 创建与某个tensor形状、数据类型一样的tensor可用like: s = torch.rand(2,3) x = torch.zeros_like(s) # 跟s形状一样,全0的tensor s = torch.rand(2,3) x = torch.rand_like(s) # 跟s形状一样、0~1之间均匀分布的随机...
torch.zeros_like:根据input形状创建全0张量 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() torch.full() & torch.full_like():创建自定义某一数值的张量。