torch.set_printoptions 设置打印选项 torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None) precision – 浮点数输出的精度位数 (默认为8 ) threshold – 阈值,触发汇总显示而不是完全显示(repr)的数组元素的总数 (默认为1000) edgeitems – 汇总显示中,每维(轴...
# 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importset_printoptions[as 別名]defdecide(self, prev_output_tokens, encoder_out, context_size):torch.set_printoptions(precision=1)# source embeddingssrc_emb = encoder_out['ctrl_encoder_out'][:, :context_size]# B, Ts, ds# target ...
torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None)设置打印选项。 完全参考自 Numpy。参数: precision– 浮点数输出的精度位数 (默认为8 ) threshold– 阈值,触发汇总显示而不是完全显示(repr)的数组元素的总数 (默认为1000) edgeitems– 每个维度的开头和结尾...
from d2l import torch as d2l torch.set_printoptions(2) 1. 2. 3. 4. 5. ##这里是学习锚框使用的pytorch的一些基础的知识。 ## 每日一学基础知识 #pytorch.torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None, sci_mode=None) 设置precision显示的精度...
# 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importset_default_dtype[as 別名]defmain():torch.set_default_dtype(torch.double) np.set_printoptions(precision=3)importnotears.utilsasut ut.set_random_seed(123) n, d, s0, graph_type, sem_type =200,5,9,'ER','mim'B_true =...
103 np.set_printoptions(linewidth=320, formatter={'float_kind': '{:11.5g}'.format}) # format short g, %precision=5 104 cv2.setNumThreads(0) # prevent OpenCV from multithreading (incompatible with PyTorch DataLoader) AttributeError: module 'torch' has no attribute 'set_printoptions' ...
torch.set_printoptions(precision=None,threshold=None,edgeitems=None,linewidth=None,profile=None,sci_mode=None)[source] Set options for printing. Items shamelessly taken from NumPy Parameters precision– Number of digits of precision for floating point output (default = 4). ...
(),value.shape)torch.set_printoptions(threshold=1000000,precision=6)defscaled_dot_product_attention(query,key,value,is_causal:bool,custom_cast:bool):scale_factor=math.sqrt(1/math.sqrt(query.size(-1)))assertnotis_causalsoftmax_inp=((query*scale_factor) @ ((key*scale_factor).transpose(-2,...
错误出现在第8个有效数字中,然后才会出现。我已经在使用torch.set_printoptions(precision=16)打印16位有效数字了。np_x = statex = torch.tensor(np_x,requires_grad=True,dtype=torch.float32) print(x.data[0 浏览10提问于2019-10-11得票数 1
tensor([3.,9.,8.,7.])tensor([[0,1,3,4],[2,0,4,1]]) as_tensor函数 这个函数构是转换为Tensor类型,如下情况,输入不会被拷贝: data是Tensor,dtype与device不同; data是ndarray,且device是CPU torch.as_tensor(data,dtype=None,device=None)→ Tensor ...