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...
3,torch.empty_like、torch.zeros_like、torch.ones_like、torch.randint_like()等 torch.empty_like(input, *, dtype=None,) -> Tensor 根据input(tensor 数据) 形状创建空、全 0 和全 1 的张量。 arr = np.arange(20).reshape(5, 4) a_tensor = torch.from_numpy(arr) b_like = torch.empty_li...
在PyTorch中, ZeroesLike函数是一个非常有用的函数,它可以创建一个与输入张量大小相同的零张量。这个函数在某些情况下非常有用,例如在训练过程中,我们需要确保每次计算的数据量大小与模型的输入大小相同。 ZeroesLike函数可以帮助我们实现这一点。 语法 torch.zeros_like(x, size=None) 参数 x:需要创建的零张量的输...
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) ...
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 的时候触发异常。
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。
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) ...
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 ...
my_zeros=torch.zeros_like(my_output_from_model) 在内部,PyTorch所做的是调用以下操作: 代码语言:javascript 复制 my_zeros=torch.zeros(my_output.size(),dtype=my_output.dtype,layout=my_output.layout,device=my_output.device) 所以所有的设置都是正确的,这样就减少了代码中出现错误的概率。类似的操作包括...
green_map = np.zeros_like(labels).astype(np.uint8) blue_map = np.zeros_like(labels).astype(np.uint8) forlabel_numinrange(0, len(label_color_map)): index = labels == label_num red_map[index] = np.array(label_color_map)[label_num,0] ...