torch.Tensor是默认张量类型的别名(torch.FloatTensor)。张量可以使用torch.tensor()构造函数从Python列表或序列中构造: >>> torch.tensor([[1., -1.], [1., -1.]]) tensor([[ 1.0000, -1.0000], [ 1.0000, -1.0000]]) >>> torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])) tensor([[ ...
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[torch.FloatTensor of size 3x3] index_copy_(dim, index, tensor) → Tensor 按参数index中的索引数确定的顺序,将参数tensor中的元素复制到原来的tensor中。参数tensor的尺寸必须严格地与原tensor匹配,否则会发生错误。 参数:-dim(int)-索引index所指向的维度 -index(LongTensor)-需要从tensor中选取的指数 -tens...
torch.uint8 这种情况是由于torch.tensor自动推断类型,而torch.Tensor默认上全局返回torch.FloatTensor。如果想更改类型,建议使用torch.tensor,它也有类似的参数dtype。
torch.FloatTensor对应torch.float32。FloatTensor常用作深度学习中可学习参数或者输入数据的类型; torch.DoubleTensor对应torch.float64; torch.tensor则根据输入数据得到相应的默认类型,即输入的数据为整数,则默认int64,相当于LongTensor;输入数据若为浮点数,则默认float32,相当于FloatTensor。刚好对应深度学习中的标签喝参数...
错误内容大概就是指输入类型是CPU(torch.FloatTensor),而参数类型是GPU(torch.cuda.FloatTensor)。 关于数据类型的链接:官方链接 首先,请先检查是否正确使用了CUDA。 通常我们这样指定使用CUDA: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")...
# Torch Code: torch.FloatTensor((1,2,3,4,5,6,7,8)) torch.FloatTensor([1,2,3,4,5,6,7,8]) #output: #tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.]) # PaddlePaddle Code: paddle.to_tensor((1,2,3,4,5,6,7,8),dtype='float32') paddle.to_tensor([1,2,3,4,5,6,...
输入的数据类型为torch.cuda.FloatTensor,说明输入数据在GPU中 模型参数的数据类型为torch.FloatTensor,说明模型还在CPU 问题原因搞清楚了,模型没加载到CPU,在代码中加一行语句就可以了 model = model.cuda() model = model.to('cuda') model.cuda()
PyTorch里面的torch.nn.Parameter() 在看过很多博客的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把这个函数理解为类型转换函数,将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面(net.p... ...