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: 代码语言:txt 复制 import torch # 创建一个形状为(2, 3)的未初始化张量 x = torch.empty(2, 3) print(x) # 输出: # tensor([[2.8026e-45, 0.0000e+00, 0.0000e+00], # [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]]) # ...
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...
第一次看到这个函数,以为是empty就是全零的,后来发现爆了几次异常,要重新赋值为全零才行,今天第二次遇到这个问题,发现应该使用torch.zeros才是正确创建全零tensor的方法 torch.empty函数的用法,在产生一些不需要赋初值的变量时,采用torch.empty会更加快,里面的值是随机的...
1.torch.empty(size,dtype=None,device=None, requires_grad=False)--生成一个指定形状为size的非初始化张量。 #数据随机生成torch.empty(2) tensor([6.9389e-18, 4.5836e-41]) torch.empty(2,3) tensor([[1.3458e+22, 1.0186e-11, 4.1302e-08], [2.6951e-09, 2.1349e+20, 2.5810e-06]]) 2.torch...
1.创建Tensor 1)未初始化Tensor x = torch.empty(5, 3) 1. 2)随机初始化Tensor x = torch.rand(5, 3) 1. 3)long型全0的Tensor x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) 1. 4)根据数据创建Tensor x = torch.tensor([5.5, 3])
在PyTorch中,张量是torch模块的核心数据结构。可以将张量视为多维数组,它可以存储和操作数字。创建张量的最基本方式是使用torch.tensor()函数。以下是一个创建张量的示例代码: importtorch# 创建一个空的张量empty_tensor=torch.tensor([])print(empty_tensor)# 创建一个具有随机值的张量random_tensor=torch.randn(3...
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.], [...
🐛 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...
定义一个tensor 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 ...
x=torch.empty(size=(3,3)) print(x) tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) #全0张量 x=torch.zeros((3,3)) print(x) #全1张良 x=torch.ones((3,3)) print(x) tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], ...