>>> torch.equal(a, b) True 1. 2. 3. 4. 3. torch.ge(input, other, out=None) 说明:逐元素比较input和other,即是否input >= other。 参数: input(Tensor) --- 待对比的张量 other(Tensor or float) --- 对比的张量或float值 out(Tensor,可选的) --- 输出张量, >>> a = torch.Tensor(...
input(Tensor) - 待比较张量 other(Tensor or float) - 比较张量或数 out(Tensor, optional) - 输出张量,须为ByteTensor类型或与input同类型 torch.equal(tensor1, tensor2) -> bool: 若两个张量有相同的形状和元素值,则返回True, 否则False。 torch.ge(input, other, out=None) -> Tensor: 逐元素比较i...
a,b是两个列表 a.equal(b)要求整个列表完全相同才是True a.eq(b) 相同位置值相同则返回对应的True,返回的是一个列表 主要参考 https://blog.csdn.net/ljs_a/article/details/79848994https://blog.csdn.net/qq_30468133/article/details/88667443
torch.eq () 判断张量里面的元素是否相等 torch.equal()判断两个张量是否具有相等的元素和形状 torch.ge ()逐元素比较是否大于等于 .gt ()大于 .le() 小于等于 .lt() 小于 torch.isnan() 判断是否缺失值,nan:not a number A*B逐元素相乘 A//B逐元素整除 torch.pow(A,3) 计算A的三次方 or A**3 ...
b = torch.tensor([1, float('nan'), float('inf')]) c = a==b print(c) # [False, False, True] c = a!=b print(c) # [True, True, False] 关系运算是基于元素级别的。 但equal() 函数比较特殊,不是基于元素级别的。 import torch ...
>>> torch.equal(a, b) True 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3. torch.ge(input, other, out=None) 说明: 逐元素比较input和other,即是否input >= other。 参数: input(Tensor) --- 待对比的张量 other(Tensor or float) --- 对比的张量或float值 out...
>>> a = torch.Tensor([1, 2]) >>> b = torch.Tensor([1, 2]) >>> torch.equal(a, b) True 1 2 3 43. torch.ge(input, other, out=None)说明: 逐元素比较input和other,即是否input >= other。参数:input(Tensor) --- 待对比的张量 other(Tensor or float) --- 对比的张量或float...
step (float)– 相邻点的间隔大小 out (Tensor, 可选的)– 结果张量例子:>>> torch.arange(1, 4) 1 2 3 [torch.FloatTensor of size 3] >>> torch.arange(1, 2.5, 0.5) 1.0000 1.5000 2.0000 [torch.FloatTensor of size 3]torch.range(start, end, step=1, out=None)→ Tensor返回...
Returns True if the data type of input is a floating point data type i.e., one of torch.float64, torch.float32 and torch.float16. Parameters input (Tensor)– the PyTorch tensor to test torch.set_default_dtype(d)[source] Sets the default floating point dtype to d. This type will be...
理解Python的迭代器是解读PyTorch 中 torch.utils.data模块的关键。在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) __len__(self): 定义当被 len() 函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 ...