import numpy as np import torch data = np.array([1,2,3]) type(data) 输出 numpy.ndarray torch.Tensor(data) #输出 tensor([1., 2., 3.])浮点数 torch.float32 Constructor function torch.tensor(data) #输出 tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)和np中的数据类型是一样的 torch.int32 ...
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x2 = torch.reshape(x1,(2,4)) print(x2) 1. 2. 当然,如果我们想要避免算错,也可以用-1来替换其中一个数字,此时系统会根据你给的一直,计算出另一个值来,如下图 x2 = torch.reshape(x1,(2,-1)) print(x2) 1. 2. 输出结果是: tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, ...
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如果把电话看作 CPU,人数看作任务,我们就说前一个人(任务)的 CPU 利用率高,后一个人(任务)的 CPU 利用率低。 当然, CPU 并不会在前三十秒工作,后三十秒歇着,只是说,有的程序涉及到大量的计算,所以 CPU 利用率就高,而有的程序牵涉到计算的部分很少,CPU 利用率自然就低。但无论 CPU 的利用率是高是低...
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