x=torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True)print(x.data)# 数据print(x.grad)# 梯度(创建为Noneprint(x.grad_fn)# 梯度函数(创建为None y=x*xprint("y=x*x:",y)z=y*3print("z=y+3:",z)out=z.mean()# 求均值print(out)out.backward()# 反向传播print(x.grad)# x梯度 x[1,2],x0...
torch.zeros_like(input)返回跟input的tensor一个size的全零tensor torch.ones(size)全部是1的tensor torch.ones_like(input)返回跟input的tensor一个size的全一tensor torch.arange(start=0, end, step=1)返回一个从start到end的序列,可以只输入一个end参数,就跟python的range()一样了。实际上PyTorch也有range()...
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布1. Tensor的数据类型在PyTorch中,主要有10种类型的tensor,其中重点使用的为以下八种(还有BoolTensor和BFloat16Tensor): 在具体使用时可以根据网络模型所需的精度和显存容量…
[torch.FloatStorage of size6]print(A.stride())(3,1) 主要是理解这个(3,1)指的是什么意思。这里的3指的是A[i][j]到A[i+1][j]这两个数字在存储区真实数据排列中是相差3的(例如A[0][0]=0.8438与A[1][0]=0.2089这两个数字在储存区中位次相差了3);这里的1是指A[i][j]与A[i][j+1]这...
tf.constant([1,2,3], name="constant") Out[2]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <tf.Tensor 'constant:0' shape=(3,) dtype=int32> 上面张量的名称为“constant:0”,“constant”表示节点名称,“0”表示对应的编号。 张量形状 在通过 tf.ones/tf.zeros 等方法创建张量时,可以通...
torch.eye(3)# 创建一个对角线为1,其余位置为0的二维Tensor# tensor([[1., 0., 0.],# [0., 1., 0.],# [0., 0., 1.]])torch.ones(size=(2,3))# 创建全为1的指定size的Tensor# tensor([[1., 1., 1.],# [1., 1., 1.]])torch.zeros(size=(3,3))# 创建全为0的指定size的...
模型管家V1接口 Overview 模型管家类 GetVersion Init Load Process CheckModelCompatibility GetModelIOTensorDim UnLoadModel SetModelPriority Cancel 模型编译类 BuildModel ReadBinaryProto(const string path) ReadBinaryProto(void* data, uint32_t size) InputMemBufferCreate(void* data, uin...
模型管家V1接口 Overview 模型管家类 GetVersion Init Load Process CheckModelCompatibility GetModelIOTensorDim UnLoadModel SetModelPriority Cancel 模型编译类 BuildModel ReadBinaryProto(const string path) ReadBinaryProto(void* data, uint32_t size) InputMemBufferCreate(void* data, uin...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 通过数据创建张量:torch.tensor() import torch import numpy as np x1 = torch.tensor(666) # 可以是一个数 print(x1) print(x1.type()) # 查看数据类型 x2 = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float) # 创建时指定类型 ...
pytorch索引tensor中大于1的值,#PyTorch中查找tensor中大于1的值在深度学习任务中,我们经常会处理大量的数据,这些数据可能是存储在PyTorch的tensor中。有时候,我们需要找出tensor中大于某个特定值的元素,这时就需要进行索引操作。本篇文章将介绍如何使用PyTorch来查找t