torch.Tensor()默认是torch.FloatTensor()的简称,创建的为float32位的数据类型; torch.tensor()是对张量数据的拷贝,根据传入data的类型来创建Tensor; 其他数据类型,如LongTensor,FloatTensor等,都是创建相对应的数据类型;
torch.int64>>> a = torch.tensor([1.,2.])>>> atensor([1.,2.])>>>print(a)tensor([1.,2.])>>> a.type()'torch.FloatTensor'>>> a.dtype torch.float32>>> 上述就是小编为大家分享的python中torch.tensor 和 torch.Tensor的区别是什么了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如...
93:ViewDragHelper的用法,可以任意拖动view的帮助类 参考网址: https://blog.cs... 名字_都被占了阅读 513评论 0赞 0 自定义view https://github.com/XinYiWorld/CZSuperAdapters 欢迎使用 https:... 奈何心善阅读 555评论 0赞 4 Android 自定义View合集 转自:https://blog.csdn.net/u011507982/article/...
使用torch的nn.Module时,即使初始化一些不需要计算梯度的量,也应该初始化为Parameter,因为model.to(device)是将Parameter移动到device上,但是并不会将tensor移动到device上。 下面从代码来看这点: python importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.w1=torch....