Torch中定义tensor,与numpy中定义矩阵差不多,例如定义一个5×3的tensor,每一项都是0的张量: x = torch.zeros(5,3) 另外初始化tensor还有如下形式: torch.empty(size)返回形状为size的空tensor torch.zeros_like(input)返回跟input的tensor一个size的全零tensor torch.ones(size)全部是1的tensor torch.ones_like...
torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor 参数说明: *size:张量的形状,可以是一个整数或一个整数元组。 out:输出张量,用于指定结果的存储位置。 dtype:张量的数据类型,默认为torch.float32。 layout:张量的布局,默认为torch.strided。 de...
new_full(size, fill_value, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_empty(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_ones(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_zeros(size, dtype=None, device=None, requires_grad=Fals...
🐛 Describe the bug Using a non-empty tensor and torch.int64 or torch.bool for dtype of nanmean() gets the errors as shown below: import torch my_tensor = torch.tensor([0., 1., 2.]) torch.nanmean(input=my_tensor, dtype=torch.int64) # Erro...
3.Tensor形状改变 方法一:view() 用view()来改变Tensor的形状:注意view()返回的新Tensor与源Tensor虽然可能有不同的size,但是是共享data的,也即更改其中的一个,另外一个也会跟着改变。 y = x.view(15) z = x.view(-1, 5) # -1所指的维度可以根据其他维度的值推出来 ...
查看Tensor的形状: torch.size(tensor)返回的是一个tuple Tensor 和 numpy 之间变量共享内存: 1a = np.ones(5)2b =torch.from_numpy(a)3np.add(a, 1, out=a)4print(a)5print(b)6#[2. 2. 2. 2. 2.]7#tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64) a和b共享内存,修改a的值...
Summary: Add two logic: 1. If the custom op is returning a `Tensor` but also doesn't have an out tensor as input, return an empty tensor. 2. If the custom op is returning more than one Tensor and the number of out tensors is not the same as return Tensor, return a tuple of ...
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=...
百度试题 结果1 题目下列哪个是pytorch框架下创建一组随机数() A. torch.rand B. torch.zeros C. torch.tensor D. torch.empty 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
# 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=',nparray)x=torch...