# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importset_printoptions[as 别名]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(sci_mode=False) x = torch.randn(3,3) x 1. 2. 3. tensor([[ 0.8032, 1.4086, -0.6369], [-0.2773, 1.3125, -0.1569], [-0.8273, -0.0994, 1.3168]]) 1. 2. 3. t = torch.as_strided(x, (2, 2), (1, 2), 1) t 1. 2. tensor([[ 1.4086, -0.2773], ...
可以覆盖上述所有选项 (默认为short, full) sci_mode - 科学计数法 a = torch.rand(100,100) a 1. 2. 只会输出一部分数据 torch.set_printoptions(precision=10) a 1. 2. 输出全部数据 torch.eye 返回一个2维张量,对角线位置全1,其它位置全0 torch.eye(4) 1. tensor([[1., 0., 0., 0.], ...
torch.setprintoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None, scimode=None) 设置打印的参数。 参数: precision:浮点数输出的精度,默认4 threshold:超过数目则只打印数组的总览,默认1000 edgeitems:总览打印时每个维度开始与结束时打印的数目,默认3 ...
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). ...
一、torch.Tensors https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/Tensor/ 输出格式设置:torch.set_printoptions(precision=3, sci_mode=False) 这里禁用
Tensor的创建除了构造器,还提供了工厂模式的创建方式:函数,同时提供了基本运算函数的封装。本主题就专门数理这些函数。 1. 创建张量的快捷函数 2. 张量全局操作与设置函数 3. Tensor随机函数 4. 全局设置与判别函数 创建张量的快捷函数 ...
torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None, sci_mode=None)[source] torch.set_flush_denormal(mode) → bool Creation Ops torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor ...