Tensor.new_ones(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False)→ Tensor参数: size(诠释...) -定义输出张量形状的整数列表、元组或torch.Size。 dtype(torch.dtype, 可选的) -返回张量的所需类型。默认值:如果没有,则与此张量相同 torch.dtype 。 device(torch.device, 可选的) -返回张量的所需...
# 需要导入模块: from torch import Tensor [as 别名]# 或者: from torch.Tensor importnew_ones[as 别名]defforward(self, matrix_1: torch.Tensor, matrix_2: torch.Tensor)-> torch.Tensor:ifself._use_input_biases: bias1 = matrix_1.new_ones(matrix_1.size()[:-1] + (1,)) bias2 = matrix...
new_tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_full(size, fill_value, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_empty(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_ones(size, dtype=None, device=None, requires_grad=Fal...
a.new_ones(4,5, dtype=t.int) 1. tensor([[1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]], dtype=torch.int32) 1. 2. 3. 4. a.new_tensor([3,4]) # 1. tensor([3., 4.], dtype=torch.float64) 1. 1.6 逐元素操作 这部分操作...
a.new_ones(4,5, dtype=t.int) a.new_tensor([3,4]) 逐元素操作 这部分操作会对tensor的每一个元素(point-wise,又名element-wise)进行操作,此类操作的输入与输出形状一致。常用的操作如表所示。 对于很多操作,例如div、mul、pow、fmod等,PyTorch都实现了运算符重载,所以可以直接使用运算符。如a ** 2 等...
torch.new_ones torch.new_zeros torch.new_full 张量的运算 基本运算的几种方式 张量之间的基本运算有几种不同的表达方式,这里以加法运算为例,列举一下几种不同方式,比如两个张量x和y: 使用运算符运算:x+y 使用torch的方法:torch.add(x,y) 使用torch的方法时,传入out参数来设置结果的赋值对象:torch.add(...
🐛 Bug new_ones fails with tensor subclasses. To Reproduce import torch class _T(torch.Tensor): ... x = torch.tensor([1,2]).as_subclass(_T) x.new_ones((2,3)) This throws: TypeError: new_ones() missing 1 required positional arguments: "siz...
torch.Tensor.new_ones Supported 6 torch.Tensor.new_zeros Supported 7 torch.Tensor.is_cuda Supported 8 torch.Tensor.is_quantized Supported 9 torch.Tensor.device Supported 10 torch.Tensor.ndim Supported 11 torch.Tensor.T Supported 12 torch.Tensor.abs Supported 13 torch.Tenso...
x_new = x.new_ones(2,2,dtype=torch.float64) # x_new 与 x 具有相同的 dtype 和 device print(x_new) 其他张量创建方法 x =torch.arange(1,10,2) # arange(s,e,step) 从s到e,步长为step x =torch.linspace(1,10,5) # linspace(s,e,step) 从s到e,均匀切分成step份 ...
new_tensor=tensor.new_ones((2,3));print(f"shape of new_tensor: {new_tensor.shape}, type: {new_tensor.type()}") # 4.通过指定数据维度来生成张量 shape=(2,3)# shape是元组类型,用来描述张量的维数 rand_tensor=torch.rand(shape);print(f"rand_tensor: {rand_tensor}, type: {rand_tensor...