pytorch获取tensor长度 pytorch tensor 取值 张量 1、torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 创建张量 1、torch.eye torch.eye(n, m=None, out=None) 返回一个2维张量,对角线位置全1,其它位置全0 参数: n (int ) – 行数 m (int, optional) – 列数 --- >>> torch...
取值范围为约±1.7e308。torch.int8： 8 位整数，取值范围为 -128 到 127。torch.uint8： 8 位无符号整数，取值范围为 0 到 255。torch.int16 或 torch.short： 16 位整数，取值范围为 -32768 到 32767。torch.int32 或 torch.int： 32 位整数，取值范围为约 -2.1e9 到 2.1e9。1/ 2 ...
4:torch.randn:用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机Tensor,和在NumPy中使用numpy.randn生成随机数的方法类似,随机生成的浮点数的取值满足均值为0,方差为1的正态分布 5:torch.range:用于生成数据类型为浮点型且自定义起始范围和结束范围的Tensor,所以传递给torch.range的参数有三个,分别是范围的起始值,范围的结...
单个元素tensor取值可以使用Tensor.item()import torch x = torch.randn(1) y = x.item() print('...
2. .view, .contiguous, .permute, .transpose 以及 下标取值(like arr[i][j]) 这些操作实际上在做什么,在内存层面和软件层面做了什么? from ref 3 当然这些问题我只能尝试回答一部分。 [0] 例子1 code: t=torch.arange(6)# t: [0, 1, 2, 3, 4, 5]t1=t.view(2,3)t2=t.view(3,2).trans...
torch.masked_select(x,mask)# torch([0.6914, 0.5646, 0.7894, 0.9649])torch.masked_select(x,mask)# torch.Size([4]) 生成一个Dim=1的tensor# take 不包含维度,将张量展开取值src=torch.tensor([[4,3,5],[6,7,8]])torch.take(src,torch.tensor([0,2,7]))# tensor([[4, 3, 5],...
step }}\right\rceil的一维张量，其值介于区间[ start , end ]，以\text{step}为步长等间隔取值。
可以看到按照同一打乱序列取值后,x和y仍然是一一对应的关系 tensor中scalar最常用的部分:loss和accuracy 损失(loss)和精度(accuracy)在前面回归和mnist实战都已经提过,这里不再解释其概念,简单说明一下loss的求值方法 #生成一组数据用来模拟四张图片的网络输出out = tf.random.uniform([4,10])print(out)#模拟四张图...
(2,dim=1,largest=False))# kthvalue 第k小的值和所在位置# 默认是第k小,若该维度上有n个数,表示第n-k+1大print(a.kthvalue(8,dim=1))#第8小--->第3大(10)# where 根据条件逻辑判断控制取值x,y=torch.rand(2,2),torch.rand(2,2)cond=torch.tensor([[0.4,0.8],[0.7,0.3]])print(torch....