new_tensor可以将源张量中的数据复制到目标张量(数据不共享),同时提供了更细致的device、dtype和requires_grad属性控制: new_tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) 1. 注意:其默认参数下的操作等同于.clone().detach(),而requires_grad=True时的效果相当于.clone().detach()requires_grad...
new_tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor 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=Fal...
1、根据已有的数据,使用torch.tensor()创建tensor 2、torch.* 创建特殊大小的tensor,详见Creation Ops 3、torch.*_like 创建与其他tensor size相同或type相同的tensor,详见Creation Ops 4、tensor.new_*创建与其他tensor type相同,size不同的tensor 下面介绍tensor的操作 1new_tensor(data,dtype=None,device=None,re...
tensor = torch.ones((2,)) new_tensor = tensor.new_full((3, 4), 3.141592, requires_grad=True) print(new_tensor.requires_grad) # False tensor = torch.ones((2,), requires_grad=True) new_tensor = tensor.new_full((3, 4), 3.141592, requires_grad=True) print(new_tensor.requires_grad...
importtorchimportnumpyasnpa=[[1,2,3],[4,5.01,6]]print(a)torch_a=torch.tensor(a)print(torch_a)new_a=torch_a.tolist()print(new_a) 运行结果如下 [[1,2,3],[4,5.01,6]]tensor([[1.0000,2.0000,3.0000],[4.0000,5.0100,6.0000]])[[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.010000228881836,6.0]] ...
tensor([1.2, 3]).dtype # a new floating point tensor torch.float64 torch.get_default_dtype() → torch.dtype Get the current default floating point torch.dtype. Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 >>> torch.get_default_dtype() # initial default for floating ...
torch.tensor()用的最多,一般都用它; torch.*用于创建特殊形式的 tensor,包括torch.ones()、torch.zeros()等; torch.*_like()用于创建一个与已知 tensor 形状相同的 tensor; torch.new_*用于创建一个与已知 tensor 类型相同的 tensor 最后放一下参数表 ...
new_data_tensor=new_data_tensor.view(new_data_tensor.size(0),-1)# 进行预测withtorch.no_grad():# 关闭梯度计算 predictions=wqrf(new_data_tensor)# 重塑预测结果以匹配每个样本有两个3维向量的输出 predictions=predictions.view(predictions.size(0),2,-1)# 打印预测结果print('预测结果:',predictions...
requires_grad属性与原始tensor相同,若requires_grad=True,计算梯度,但不会保留梯度,梯度会与原始tensor的梯度相加。 detach() 返回一个新的tensor,这个tensor与原始tensor的数据共享一个内存(也就是说,两者是同一个数据,修改原始tensor,new tensor也会变; 修改new tensor,原始tensor也会变)。
每一个张量tensor都有一个相应的torch.Storage用来保存其数据。类tensor提供了一个存储的多维的、横向视图,并且定义了在数值运算。 !注意: 会改变tensor的函数操作会用一个下划线后缀来标示。比如,torch.FloatTensor.abs_()会在原地计算绝对值,并返回改变后的tensor,而tensor.FloatTensor.abs()将会在一个新的tensor中...