torch 实现 from torch.nn import functional as F input = torch.randn(3, 5) target = torch.randint(5, (3,), dtype=torch.int64) loss = F.cross_entropy(input, target) >> loss input = torch.tensor([[0.5,0.5]]) target = torch.tensor([1]) loss = F.cross_entropy(input, target) lo...
首先,让我们回顾一下torch.where()和np.where()的基本用法。torch.where()在PyTorch中,torch.where()函数用于返回满足给定条件的元素的索引。它接受三个参数:条件,true_value和false_value。如果元素满足条件,则返回true_value;否则返回false_value。以下是torch.where()函数的用法示例: import torch # 创建一个张...
c=torch.mm(a,b) Numpy对数组的计算 #numpyimportnumpyasnp'''numpy定义'''a=np.array([2,3,4])#创造秩为1,内容为2,3,4的数组b=np.array([(2,3,4), (4,5,6)])#创造秩为2的数组,也就是二维数组c=np.array([[2,3,4], [4,5,6]])#同上,只是写法不一样d=np.array([[2,3,4], ...
Torch已深度学习框架被熟知,但它首先是作为Numpy的存在。我们首先比较一下Torch和Numpy有什么不同,为什么可以实现深度学习。 从数据结构看起。Numpy的强大之处就在于array的数据结构,它是多维数组,要求所有元素是相同类型的,这样就可以以矩阵运算代替for循环,提高效率。相比之下,python原生的list支持元素是不同的数据类型...
在torch中,为tensor计算提供了GPU加速、梯度自动求导等功能,这使得深度学习这种拥有庞大计算量的工程提高了计算效率,可以说torch.tensor专为深度学习设计的。 np.array()与torch.tensor()比较 numpy产生的数组类型为numpy.ndarray,numpy.ndarray类型的数据只能放在cpu中计算,而tensor可以放在GPU计算,也可以CPU计算 1. ...
1. 解释如何在PyTorch张量和NumPy数组之间进行转换 PyTorch张量转换为NumPy数组:使用.numpy()方法可以将PyTorch张量转换为NumPy数组。需要注意的是,这两个数据结构在转换后共享内存空间,即修改其中一个会影响另一个。 NumPy数组转换为PyTorch张量:使用torch.from_numpy()函数可以将NumPy数组转换为PyTorch张量。同样地,这两...
torch.from_numpy()函数内部通过创建一个新的PyTorch张量并使用NumPy数组的值来填充它来工作。这个新张量与原始NumPy数组共享数据,但所有权属于PyTorch。这意味着对PyTorch张量的任何更改都会反映到NumPy数组中,反之亦然。但是,请注意,对原始NumPy数组的更改不会更改已转换为PyTorch张量的副本。示例下面是一个简单的示例,...
import numpy as np import torch import time def convert_tensor(input_array, target_type, device=None): """ 将输入的数据类型转换为目标类型,支持 CuPy、NumPy 和 PyTorch Tensor 之间的转换。 对于CuPy 到 PyTorch 的转换,使用 DLPack 进行高效转换。
torch import torch x = np.random.randn(2,8,3,4) y = torch.randn(2,8,3,4) z = torch.randn(2,8,4,5) res = torch.matmul(y,z) res2 = y@z print(res.shape) print(torch.all(res==res2)) torch.Size([2, 8, 3, 5]) tensor(True) a = torch.arange(5) b = a.type...
1. 即便都用 CPU ，torch 和 numpy 性能也是相近的，torch 可能还有集成 intel / arm 等 cpu 厂商...