data = tf.zeros_like(original, dtype=tf.int8_ref) data = tf.zeros_like(original, dtype=tf.int16) data = tf.zeros_like(original, dtype=tf.int16_ref) data =tf.zeros_like(original, dtype=tf.int32) data = tf.zeros_like(original, dtype=tf.int32_ref) data = tf.zeros_like(original...
3,torch.empty_like、torch.zeros_like、torch.ones_like、torch.randint_like()等 torch.empty_like(input, *, dtype=None,) -> Tensor 根据input(tensor 数据) 形状创建空、全 0 和全 1 的张量。 arr = np.arange(20).reshape(5, 4) a_tensor = torch.from_numpy(arr) b_like = torch.empty_li...
zeros_like(labels)), T.eq(labels, shift_matrix(labels, 2))) initial_state = T.log(T.zeros_like(labels)) initial_state = T.set_subtensor(initial_state[:,0], 0) def select_probabilities(rnn_outputs, label): return rnn_outputs[:,label] rnn_outputs, _ = theano.map(select_probabilities...
zeros_like(a) tensor([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]]) >>> torch.ones_like(a) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) pytorch.tensor() 给定元素手动创建张量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> torch.tensor(1) # 零维张量(标量) tensor(1) >...
2.2 torch.zeros_like() 功能:依据input 形状创建全 0 张量 intput : 创建与 input 同形状的全 0 张量 dtype : 数据类型 layout 内存中布局形式 2.3 torch. ones() 2.4 torch. ones_like() 功能:input 形状创建全 1 张量 其他参数一样同上。
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)返回一个从start到end的序列,可以只输入一个end参数,就跟python的range...
x = torch.tensor([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]]) # 根据x的形状创建一个新的张量,全赋值为0,同样的还有ones_like、full_like、randn_like等 y = torch.zeros_like(x) 张量形状 # 查看张量形状,返回一个Size Object: torch.Size([3,4]) x.shape # 查看张量中元素的总数,返回一个...
简介:【8月更文挑战第11天】创建常量tensor。 创建常量tensor 常量tensor的创建方式比较多,常见的有一下几种方式: tf.constant():创建常量tensor; tf.zeros(), tf.zeros_like(), tf.ones(),tf.ones_like(): 创建全零或者全一的常量tensor; ...
第三种是根据其他的Tensor,创建与其维度(shape)相同的Tensor,这里展示了两种方法:torch.ones_like() 和 torch.rand_like(),类似的,还有 torch.zeros_like(),我们可以对应右侧的输出来看看他们的含义(其实直接从函数名就能看出来)。 第四种是从shape(Tensor的属性之一,详见下文)创建,有 torch.rand(),torch.ones...
x1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.float64)print(x1)x2=torch.zeros_like(x1)print(x2)x3=torch.zeros_like(x1,dtype=torch.int32)print(x3) 全1张量的创建 根据size创建自定义数值的张量 size: 张量的形状; fill_value: 自定义的数值; ...