size()[0] # 第二种 tensor.size(0) 类似地,0 -> 1表示列数: # 第一种 tensor.size()[1] # 第二种 tensor.size(1) 示例: import torch """ 新建Tensor """ a = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print('输出:', '\n',a) """ 两种方法查看行(列)维度等价 0:行 1:列 ""...
tensor.size()执行后返回值类似于list数据。
内置的tensor创建方式 torch.empty(size)返回形状为size的空tensor torch.zeros(size)全部是0的tensor 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...
内置的tensor创建方式 torch.empty(size)返回形状为size的空tensor torch.zeros(size)全部是0的tensor 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...
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(),但是这个要被废掉了,替换成arange了 ...
a = t.randn(3, 4)print(a[0 : 1, : 2].size())print(a[0, : 2].size()) 运行结果: torch.Size([1, 2]) torch.Size([2]) 选择产生的结果与原tensor不共享内存空间。 torch.FloatTensor(2,3) 构建一个2*3 Float类型的张量 torch.DoubleTensor(2,3) 构建一个2*3 Double类型的张量 ...
-dimensional tensor with size (x0,x1,...,xi−1,y,xi+1,...,xn−1)(x_0, x_1, ..., x_{i-1}, y, x_{i+1}, ..., x_{n-1})(x0,x1,...,xi−1,y,xi+1,...,xn−1) where y≥1y \geq 1y≥1 and out will have the same size as index....
根据size创建全0的张量 size: 张量的形状; out: 输出的张量,如果指定,则返回的张量和out指向同一个地址; dtype: 张量的数据类型; device: 所在设备,CPU/GPU; requires_grad: 是否需要梯度; layout: 内存中布局形式; 例: t=torch.tensor([1])x=torch.zeros((3,3),out=t)print(x,"\n",t)print(id(...
>>>a_storage[0]=100#改变storage的第1个值>>>print(a.storage())>>>print(a)100.04.02.01.03.05.0[torch.FloatStorageof size6]tensor([[100.,4.],[2.,1.],[3.,5.]]) 2.4 tensor的id()和tensor.storage的id() 注意:当一个tensor创建后,id(tensor)固定不变(这没毛病);但id(tensor.storage...
torch.Size([3, 2]) 在实际的应用场景中,我们难得会直接从数组中初始化Tensor,更多情况下,会初始化一个全或全1亦或是随机初始值的特定维度的张量。 有几种常用的方法,比如得到3行2列值全为的张量: >>> a = torch.zeros((3,2)) tensor([[ 0., 0.], ...