torch.div()的使用举例 参考链接:torch.div() 说明: 张量和标量做逐元素除法 或者两个可广播的张量之间做逐元素除法 实验说明: base)PSC:\Users\chenxuqi>pythonPython3.7.4(default,Aug92019,18:34:13)[MSCv.191564bit(AMD64)]::Anaconda,Inc.onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formorein...
torch.div(a,0.6)就是直接除以一个数字。 >>> a = torch.randn(5)>>> atensor([ 0.3810, 1.2774, -0.2972, -0.3719, 0.4637])>>> torch.div(a, 0.5)tensor([ 0.7620, 2.5548, -0.5944, -0.7439, 0.9275]) AI代码助手复制代码 “torch.div怎么使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了...
torch.div(a, b) ,a和b的尺寸是广播一致的,而且a和b必须是类型一致的,就是如果a是FloatTensor那么b也必须是FloatTensor,可以使用tensor.to(torch.float64)进行转换。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = torch.randn(4, 4) >>> a tensor([[-0.3711, -1.9353, -0.4605, -0.2...
torch.kl_div函数是 PyTorch 中用于计算两个概率分布之间的 Kullback-Leibler 散度(KL散度)的函数。你提供的语法torch.kl_div: lambda input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', log_target=False: -1是一个简化的表示,用来说明torch.kl_div函数的参数和基本行为。下面是对这个语法的...
torch.div(input,other) 将input张量中值除以other张量中对应的元素值,other可为张量也可为 标量 参数解析 input(Tensor),输入张量,作为被除数; other(Tensor or Number),作除数的张量或标量; 代码示例 >>> a = torch.randn(5)>>> atensor([ 0.3810, 1.2774, -0.2972, -0.3719, 0.4637])>>> torch.div...
2. 数值运算:torch模块支持数值运算函数,如torch.add()用于两个张量相加,torch.sub()用于两个张量相减,torch.mul()用于两个张量相乘,torch.div()用于两个张量相除等。 3. 索引和切片:torch模块允许对张量进行索引和切片操作,可以通过使用torch.index_select()函数按索引提取部分元素,使用torch.masked_select()函数...
torch.div(a,0.6)就是直接除以一个数字。 >>> a = torch.randn(5) >>> a tensor([ 0.3810, 1.2774, -0.2972, -0.3719, 0.4637]) >>> torch.div(a, 0.5) tensor([ 0.7620, 2.5548, -0.5944, -0.7439, 0.9275]) 1. 2. 3. 4. 5.
首先是使用torch.div()函数进行矩阵除法。该函数的语法为: python. torch.div(input, other, out=None)。 其中,input是被除数矩阵,other是除数矩阵,out是可选参数,用于指定输出结果的张量。 举个例子,如果我们有两个矩阵A和B,想要计算A除以B,可以这样做: python. result = torch.div(A, B)。 另一种方法...
torch对应元素相除即为torch.div函数,用于实现两个张量的对应元素的相除操作。该函数输入两个张量,输出一个新的张量,其中每个元素都是两个输入张量对应位置的元素相除的结果。具体用法如下: torch.div(input,other,out=None): 其中,input和other为要相除的两个张量,out为相除结果的输出张量,若不指定则默认为None。
1、张量创建 1.1 torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 功能:从data创建tensor data:数据,list或numpy dtype:数据类型,默认与data一致 device:所在设备 requires_grad:是否需要梯度 pin_memory:是否存于锁页内存 ...