打开vscode搜索tensor.py,会出现很多,当然我们看的是torch.tensor因此可以得到tensor在python实现的源代码文件为:torch/_tensor.py,可看到定义如下class Tensor(torch._C.TensorBase)其中TensorBase定义在torch/_C/__init__.pyi(.pyi文件就是静态类型提示文件),在此文件又可以看见如下code # Defined in torch/csrc/...
tensor([1,2,3]) b = torch.tensor([4,5,6]) print('a: ',a) print('b: ',b) C = torch.cat((a,b)) print('C: ',C) print('C.shape: ',C.shape) 运行结果如下 a: tensor([1, 2, 3]) b: tensor([4, 5, 6]) C: tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6]) C.shape: torch....
不直接支持GPU加速:Torch Tensor默认在CPU上运行,如果想要利用GPU进行加速,需要将Tensor数据移动到GPU上进行运算。这需要手动管理Tensor的设备位置,增加了编码和维护的复杂性。 API较为底层:Torch Tensor的API较为底层,需要用户手动编写复杂的计算图和操作,相比一些高级框架(如Keras),使用起来更为繁琐。 类似的库: Nump...
import torch # 1、tensor.view调整tensor的形状 a = torch.arange(0, 6) b1 = a.view(2, 3) b2 = a.view(-1, 2) # 当某一维为-1时,回自动计算它的大小 print(b1) print(b2) b3 = b1.unsqueeze(1) print(b3) print(b3.size()) # 注意形状,在第1维(下标从0开始)上增加“1” b4 = ...
指定了Tensor在计算机上存放的位置 (默认为CPU的RAM) CPU/GPU切换操作: 通过tensor.to()方法实现, data_gpu = th.tensor([[1,2], [3,4]], device='cuda') # 创建时指定存放到GPU RAM data_gpu2 = data.to(device='cuda') # 将CPU上的Tensor拷贝到GPU上 ...
区别:view要求Tensor的存储区是连续的,如果不是,则会报错。比如对一个tensor先用了permute方法,再接view方法,会产生这样的错误。如果要避免,就需要在view之前用continguous方法。 而reshape相当于continguous+view(不满足连续性)或者直接等于view(满足连续性)。所以view是显然不如reshape的,如果说view有什么优势的话...
torch.Tensor有4种常见的乘法:*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉,简单叙述一下这3种乘法的区别,具体使用还是要参照官方文档。*a与b做*乘法,原则是如果a与b的size不同,则以某种方式将a或b进行复制,使得复制后的a和b的size相同,然后再将a和b做element-wise的乘法。下面...
a= torch.tensor(1., requires_grad=True) b= torch.tensor(2., requires_grad=True) c= torch.tensor(3., requires_grad=True) y= a ** 2 * x + b * x +cprint('before=', a.grad, b.grad, c.grad)#before= None None Nonegrads =autograd.grad(y, [a, b, c])print('after=', ...
Torch Tensor入门在深度学习中,Tensor是一种重要的数据结构,它可以用来存储和处理多维数组。在PyTorch中,Tensor是一种非常基础且...
每一个张量tensor都有一个相应的torch.Storage用来保存其数据。类tensor提供了一个存储的多维的、横向视图,并且定义了在数值运算。 !注意: 会改变tensor的函数操作会用一个下划线后缀来标示。比如,torch.FloatTensor.abs_()会在原地计算绝对值,并返回改变后的tensor,而tensor.FloatTensor.abs()将会在一个新的tensor中...