如果data已经是tensor,且dtype和device与参数相同,则生成的tensor会和data共享内存。如果data是ndarray,且dtype对应,devices为cpu,则同样共享内存。其他情况则不共享内存。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import numpy a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.as_tensor(a)...
在PyTorch中,tensor是一个在GPU或CPU上运行的通用数组,可用于存储和操作多维数据。 torch.as_tensor是PyTorch提供的一个函数,用于将数据转换为tensor。它可以接受多种类型的输入数据,包括numpy数组、Python列表、Python标量等,并返回一个张量(Tensor)对象。 在本文中,我们将探讨torch.as_tensor的用法及其在深度学习中...
在PyTorch 中,as_strided 是torch.Tensor 类的一个方法,用来获取一个张量的子张量(view),并可以自定义形状(shape)和步幅(stride)。该方法不会复制数据,只是提供一个新的视图。 函数签名: torch.as_strided(input, size, stride) input:原始输入张量。 size:输出视图的形状(一个整数元组或列表),表示新的张量...
t=torch.as_tensor(a)print(t) t[0]= -1a 将numpy转为tensor也可以使用t = torch.from_numpy(a)
torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)->Tensor : 为data生成tensor。 如果data已经是tensor,且dtype和device与参数相同,则生成的tensor会和data共享内存。如果data是ndarray,且dtype对应,devices为cpu,则同样共享内存。其他情况则不共享内存。
问AttributeError:模块“torch”没有属性“as_tensor”ENtorch.randperm(n, *, out=None, dtype=torch...
torch.tensor和torch.Tensor的区别 技术标签:learnpytorchpytorchpython 查看原文 pytorch学习手册【一】 些方法 注意:张量的随机创建会在下面的random sampling里面再说明。torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad...,requires_grad=False)→Tensortorch.as_tensor(data,dtype=None,device=None) →...
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=None, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None) → Tensor ...
Tensor和numpy对象共享内存(浅拷贝操作),所以他们之间的转换很快,且会同步变化: import torch as t import numpy as np a = np.ones(4) b = t.from_numpy(a) # Numpy->Tensor print(a) print(b) '''输出: [1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) ''' b.add...
命令2:torch.as_tensor() >>>c=torch.as_tensor(a)>>>c tensor([[0.9387,0.5666,0.3289,0.7775,0.5938],[0.0968,0.0961,0.6976,0.9121,0.0796],[0.4676,0.7772,0.2398,0.5254,0.9906],[0.0588,0.7729,0.2259,0.6438,0.8299]],dtype=torch.float64)