torch.allclose(input, other, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False) torch.norm() 求模/求范数 模就是二范数 torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None) 输入代码 import torch rectangle_height
由于相对容差较大,两个张量之间的差异超过了容忍范围,所以torch.allclose()返回False。 通过以上示例,我们可以看到torch.allclose()方法可以根据需求灵活地调整绝对容差和相对容差的值,并且可以判断两个张量是否接近相等。这使得我们能够更好地应对数值计算中的浮点误差问题,并且提供了更具准确性和可靠性的结果判断。 3....
('移动后张量所在设备:', x_cuda.device) # 将张量从CUDA移回CPU x_cpu_back = x_cuda.to('cpu') print('移回CPU后的张量:', x_cpu_back) print('移回后张量所在设备:', x_cpu_back.device) # 验证张量的值是否发生变化 assert torch.allclose(x_cpu, x_cpu_back), "张量在移动过程中值发生...
在eager mode下,这几个返回值的类型都是int型。上面代码的输出为 <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> 1. 2. 3. 但是在trace mode下,这几个表达式的返回值类型都是Tensor类型。因此,有些表达式使用不当,如果在trace过程中,一些shape表达式的返回值类型是int型,那么可能造成这块代码没有被trace。...
torch.allclose() 19、apply_(callable)→ Tensor 将callable 应用于张量中的每个元素,用callable返回的值替换每个元素。 此功能仅适用于CPU张量,不应在需要高性能的代码段中使用。 20、argmax(dim=None,keepdim=False)→ LongTensor:torch.argmax()
inputs(sequence of Tensor) – 输入w.r.t.,梯度将返回(而不是累积到.grad中)。 grad_outputs(sequence of Tensor) – 雅可比向量积中的“向量”。通常对每个输出进行w.r.t.梯度。对于标量张量或不需要grad的张量,不能指定任何值。如果一个None值对所有grad_tensors都是可接受的,那么这个参数是可选的。默...
allclose(torch_output, numpy_output) 其中,单元测试函数的定义如下: @pytest.mark.parametrize('c_i, c_o', [(3, 6), (2, 2)]) @pytest.mark.parametrize('kernel_size', [3, 5]) @pytest.mark.parametrize('stride', [1, 2]) @pytest.mark.parametrize('padding', [0, 1]) @pytest.mark....
torch.allclose(tensor1, tensor2) # float tensortorch.equal(tensor1, tensor2) # int tensor 张量扩展 # Expand tensor of shape 64*512 to shape 64*512*7*7.tensor = torch.rand(64,512)torch.reshape(tensor, (64, 512, 1, 1)).expand(64, 512, 7, 7) ...
返回值:含有forward()方法的ScriptModule对象,该方法包含被追踪代码。当func是torch.nn.Module时,返回的ScriptModule具有与原始模块相同的子模块和参数集。 例: >>>deff(x):...returnx*2>>>traced_f=torch.jit.trace(f,torch.rand(1)) 在许多情况下,追踪或脚本是转换模型的更简单方法。我们允许你将追踪和脚...