requires_grad:是否需要计算梯度,默认为False。 torch.empty创建的张量是未初始化的,即其值是随机的,取决于内存中的内容。因此,如果需要具有特定值的张量,应该使用其他函数进行初始化,如torch.zeros、torch.ones或torch.rand。 以下是一个示例代码,展示了如何使用torch.empty创建一个张量并计算其值: ...
1.张量.grad_fn--记录张量的生成方式(直接创建/函数表达式创建) #直接创建张量b=torch.tensor([[1,2],[3,4]],dtype=torch.float,requires_grad=True)btensor([[1.,2.],[3.,4.]],requires_grad=True)print(b.grad_fn)None#函数表达式创建张量c=b+1print(c.grad_fn)<AddBackward0objectat0x7fb926...
importtorchempty=torch.empty(2,3)# Returns a tensor filled with uninitialized data.print(empty)# 每一次跑的结果都不一样# tensor([[2.6999e-06, 1.7377e-04, 1.0431e-08],# [4.0046e-11, 1.4013e-45, 2.6407e-06]])# ===empty_like=torch.empty_like(empty)# Returns an uninitialized tensor ...
torch.empty函数主要适用于在不需要明确赋初值的情况下快速生成变量。由于其内部生成的值为随机数，因此在执行某些特定操作时，可能会引发异常或导致计算结果偏差。而创建全零张量时，torch.zeros函数更为合适。它明确地创建了一个所有元素都为零的张量，避免了不必要的异常和计算误差。理解并正确使用torch....
a = torch.empty(3, 3).uniform_(0, 1)print(a)输出如下：tensor([[0.0966, 0.7385, 0.6546], [0.4255, 0.8294, 0.8315], [0.8065, 0.8228, 0.6467]])现在我们把bernoulli()函数应用到张量上 torch.bernoulli(a)输出如下：tensor([[0., 1., 1.], [1., 1., 0.], [...
在Torch中,空张量(Empty Tensor)是指创建一个没有元素的、未初始化的张量。 要创建一个空张量,可以使用torch.empty()函数,示例如下: importtorch #创建一个空的2x3的张量 empty_tensor = torch.empty(2, 3) print(empty_tensor) 这将创建一个2行3列的空张量,其元素的值未定义。 需要注意的是,空张量只是...
PyTorch笔记之 scatter() 函数 - 那少年和狗 - 博客园 torch.nn.Dropout() torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False) 每次随机将tensor中部分元素值为0 inplace=True的话,会直接改x的值,默认是False,不修改x的值 F.dropout() 有坑 如果仅仅使用F.dropout(x)而不改变training值,是没有启用dropout的。
L1损失函数 torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1. **功能:**计算输出y和真实标签target之间的差值的绝对值。 我们需要知道的是,reduction参数决定了计算模式。有三种计算模式可选:none:逐个元素计算。 sum:所有元素求和,返回标量。 mean:加权平均,返回标量。 如果选择none,那么...
torch.nn.functional里面的函数就是这一级封装，这一级的函数对于大部分的人来说已经可以拿来用了，比如...
计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数。 有四个可选参数:weight、size_average、reduce、reduction weight必须和target的shape一致,默认为none。定义BCELoss的时候指定即可。 默认情况下 nn.BCELoss(),reduce = True,size_average = True。 如果reduce为False,size_average不起作用,返回向量形式的loss。