0.]])zeros_5=torch.zeros(5)print(zeros_5)# tensor([0., 0., 0., 0., 0.])# torch.zeros_like() # 和 torch.empty_like() 功能类似# ===ones=torch.ones(2,3)# 返回一个全为1 的张量,形状由可变参数sizes定义。print(ones)# tensor([[1., 1., 1.],# [1., 1., 1.]])# to...
0.]])zeros_5=torch.zeros(5)print(zeros_5)# tensor([0., 0., 0., 0., 0.])# torch.zeros_like() # 和 torch.empty_like() 功能类似# ===ones=torch.ones(2,3)# 返回一个全为1 的张量,形状由可变参数sizes定义。print(ones)# tensor([[1., 1., 1.],# [1., 1., 1.]])# to...
@@ -1069,7 +1069,7 @@ mha_varlen_bwd(const at::Tensor &dout, // total_q x num_heads, x head_size TORCH_CHECK(dv.stride(-1) == 1, "dv must have contiguous last dimension"); CHECK_SHAPE(dv, total_k, num_heads_k, head_size); } else { dv = torch::empty_like(k); dv...
import numpy as np # 常用矩阵创建函数 # torch.tensor(data, dtype) # data 可以是Numpy中的数组 # torch.as_tensor(data) #为data生成tensor。 # torch.from_numpy(ndarray) # torch.empty(size) # torch.empty_like(input) l=[[1,2,3],[4,5,6]] #列表 nparray=np.array(l) #numpy数组 pri...
📚 Documentation The example presented for torch.empty_like seems wrong: >>> torch.empty((2,3), dtype=torch.int64) tensor([[ 9.4064e+13, 2.8000e+01, 9.3493e+13], [ 7.5751e+18, 7.1428e+18, 7.5955e+18]]) I guess the desided example would be...
empty empty_like empty_meta empty_quantized empty_strided enable_grad eq equal erf erf_ erfc erfc_ erfinv exp exp2 exp2_ exp_ expm1 expm1_ eye fake_quantize_per_channel_affine fake_quantize_per_tensor_affine fbgemm_linear_fp16_weight fbgemm_linear_fp16_weight_fp32_activation fbgemm_...
函数名 张量中元素的内容 torch.tensor() 内容为传入的数据 torch.zeros()、torch.zeros_like() 各元素全为0 torch.ones()、torch.ones_like() 各元素全为1 torch.full()、torch.full_like() 各元素全为指定的值 torch.empty()、torch.empty_like() ...
# 常用矩阵创建函数 # torch.tensor(data,dtype)# data 可以是Numpy中的数组 # torch.as_tensor(data)#为data生成tensor。 # torch.from_numpy(ndarray)# torch.empty(size)# torch.empty_like(input)l=[[1,2,3],[4,5,6]]#列表 nparray=np.array(l)#numpy数组print('list=',l)print('np.array=...
使用torch.copy函数: python target_tensor_2 = torch.empty_like(original_tensor) # 创建一个与原始Tensor形状相同的空Tensor torch.copy(original_tensor, target_tensor_2) # 使用torch.copy函数复制数据 print("Target Tensor after torch.copy():", target_tensor_2) assert (target_tensor_2 == original...
import torch x = torch.empty(5, 3) # 生成空的矩阵 print(x) x = torch.rand(5, 4) # 生成随机矩阵 print(x) x = torch.zeros(5, 4, dtype=torch.long) # 生成空矩阵 print(x) x = torch.tensor([5, 3]) # 将列表转换维tensor类型 print(x) x = x.new_ones([5, 3], dtype=...