CPU tensor与GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu方法实现,此外还可以使用tensor.to(device)。Tensor还有一个new方法,用法与torch.Tensor一样,会调用该tensor对应类型的构造函数,生成与当前tensor类型一致的tensor。torch.*_like(tensora)可以生成和tensora拥有同样属性(类型,形状,cpu/gpu)的新tensor。
importtorch# 创建一个一维张量tensor=torch.tensor([10,20,30,40,50])# 使用整数索引获取值value_at_index_2=tensor[2]print(f'张量中索引为2的值是:{value_at_index_2.item()}') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个示例中,我们创建了一个一维张量,并通过索引2来获取对应的值,结果是30。
tensor([[-0.3623, -0.6115], [ 0.7283, 0.4699], [ 2.3261, 0.1599]]) ten...
在PyTorch中,可以使用print()函数打印Tensor的值。例如: import torch # 创建一个Tensor x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # 打印Tensor的值 print(x) 复制代码 输出结果会显示Tensor的值: tensor([1, 2, 3, 4, 5]) 复制代码 如果想要将Tensor的值转换为Numpy数组进行打印,可以使用.numpy()方法...
input为输入矩阵，mask是一个与input大小相同的bool型矩阵，其中返回的是一个一维数组，值是mask矩阵当中...
从接口的角度讲,对 Tensor 的操作可分为两类 1. torch.function,调用 torch 方法处理 Tensor 2. tensor.function,调用 tensor 的方法 如,torch.sum(a, b) 和 a.sum(b); 大多数情况下,二者等价,本文不做区分; item 获取Tensor 数值,只有当 tensor 为 1 个数时才可用 ...
Pytorch中tensor的常用方法 1).获取tensor中的数据(当tensor中只有一个元素可用) x = torch.tensor(np.arange(1)) x.item() 2).转化为numpy数组 x.numpy() 3).获取形状 x.size() 4).形状改变 x.view(2,3) 5).获取阶数 x.dim() 6).获取最大值 ...
若keepdim值为True,则在输出张量中,除了被操作的dim维度值降为1,其它维度与输入张量input相同。否则,dim维度相当于被执行torch.squeeze()维度压缩操作,导致此维度消失,最终输出张量会比输入张量少一个维度。 参数: input (Tensor) - 输入Tensor dim (int) - 指定维度 ...
最大值max，最小值min import torchimport numpy as npa=torch.rand(4,5)print(a)print(a.max(dim=1))#返回对应的值和其对应的索引print(a.max(dim=0)[0].shape)#获取对应的值print(a.max(dim=1,keepdim=True))print(a.max(dim=1,keepdim=True)[0].shape)a.max不仅会返回器最大值，还会返回...
Pytorch获取⽆梯度TorchTensor中的值 获取⽆梯度Tensor 遇到的问题：使⽤两个⽹络并⾏运算，⼀个⽹络的输出值要给另⼀个⽹络反馈。⽽反馈的输出值带有⽹络权重的梯度，即grad_fn= <XXXBackward0>.这时候如果把反馈值扔到第⼆⽹络中更新，会出现第⼀个计算图丢失⽆法更新的错误。哎哟喂...