torch.randn_like()函数 torch.randn_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) -> Tensor 返回一个和输入大小相同的张量,其由均值为0、方差为1的标准正态分布填充。 即torch.randn_like(input)等价于torch.randn(input.size(), ...
具体来说,torch.zeros_like(input) 函数会返回一个与输入张量 input 具有相同形状(大小和维度)的全零张量。这意味着 q_target 张量将与 q_eval 张量具有相同的形状,但所有的元素值都为零。 下面是一个示例来说明 torch.zeros_like() 的用法: import torch # 创建一个大小为 (2, 3) 的张量 q_eval = ...
在PyTorch框架中，torch.zeros_like()函数用于创建一个与指定张量具有相同形状的全零张量。此函数接收一个张量作为参数，返回一个与输入张量相同形状和维度的全零张量。例如，若创建一个名为q_eval的张量，其形状为(2, 3)，通过调用torch.zeros_like(q_eval)，可以生成一个新的张量q_target，该张量...
使用torch.zeros_like函数非常简单。只需使用以下代码即可创建一个与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量: importtorch# 创建一个与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量t=torch.zeros_like(input) 在上面的代码中,我们创建了一个名为t的新张量,并将其设置为与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量。 tor...
1.expand()函数: (1)函数功能: expand()函数的功能是用来扩展张量中某维数据的尺寸,它返回输入张量在某维扩展为更大尺寸后的张量。 扩展张量不会分配新的内存,只是在存在的张量上创建一个新的视图(关于张量的视图可以参考博文:由浅入深地分析张量),而且原始tensor和处理后的tensor是不共享内存的。
torch.randn_like() torch.randn_like(),返回与输入相同大小的张量,该张量由均值为0和方差为1的正态分布中的随机数填充 python sqrt() sqrt() 方法返回数字x的平方根 Python reduce() 函数 def reduce(tensor: Tensor, pattern: str, reduction: Reduction, **axes_lengths: int) -> Tensor: ...
torch.zeros_like() 和 torch.ones_like()：分别生成与输入形状相同的全零和全一张量。 torch.detach()：从计算图中分离张量，使其不受后续计算影响。 assert()：Python中的断言函数，用于检查条件是否为真，条件不满足时触发异常。 math.expm1()：计算e的x次幂减1的值，常见于数学运算。 t...
三、函数特点 与输入数据大小相同:使用“torch.zeros_like”创建的数组与输入数据的大小相同。 所有元素均为零:使用“torch.zeros_like”创建的数组所有元素均为零。 创建简单:使用“torch.zeros_like”创建一个数组非常简单,只需要在函数名前加上“torch.”即可。
函数torch.randn_like()用于创建与给定张量具有相同尺寸和数据类型的张量，填充随机数。平方根函数sqrt()计算给定数字的平方根。Python中的reduce()函数用于对可迭代对象应用累积操作。在PyTorch中，torch.linspace()用于生成从开始到结束的等间隔数据点张量。累积乘法函数torch.cumprod()返回张量中元素的累积...
Sub tfff() ActiveSheet.UsedRange.Interior.ColorIndex = xlNone Rng = Range("a1") Ra...