[2,3])tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])torch.Size([1,2,3]) 总结: torch.unsqueeze()函数的作用增加数组A指定位置N的维度,例如两行三列的数组A维度为(2,3),那么这个数组就有三个位置可以增加维度,分别是( [位置0] 2,[位置1] 3 [位置2] )或者是 ( [位置-3] 2,[位置-2] 3 [位置-1] ...
torch.FloatTensor() 类型转换, 将list ,numpy转化为tensor。 以list -> tensor为例: print(torch.FloatTensor([1,2])) # 输出: tensor([1., 2.]) 1. 2. 根据torch.Size()创建一个空tensor a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(torch.FloatTensor(a.size())) 1. 2. 输出如下 tenso...
Tensor的默认类型是FloatTensor,如果想改变,可以使用torch.set_default_tensor_type(torch.DouubleTensor)改变 使用随机值初始化tensor 1、torch.rand:随机值在[0,1] 2、torch.rand_like:接收一个tensor,用该tensor来生成随机值,形状和原来的tensor相同 3、torch.randint:需要指定最小值和最大值,[min,max) 如tor...
size()) # torch.Size([2, 1, 2, 2]) print("@" * 50) p = torch.zeros(2, 1, 1) print(p) # tensor([[[0.]], # [[0.]]]) print(p.numpy()) # [[[0.]] # [[0.]]] print(p.size()) # torch.Size([2, 1, 1]) q = torch.squeeze(p) print(q) # tensor([0.,...
1.torch.set_default_tensor_type(t) 这个方法的意思是设置PyTorch中默认的浮点类型,注意这个方法只可以设置浮点数的默认类型,不可以设置整形的默认类型),可以使用torch.get_default_dtype()来获取设置的默认浮点类型。 在CPU上,t默认是torch.FloatTensor,还可以是torch.DoubleTensor 在GPU上,t默认是torch.cuda.Fl...
(2)元素总数可以变化:scipy.misc.imresize(a,size) 2.TensorFlow的类型:tensorflow.python.framework.ops.tensor 图片的计算格式(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy可以直接作为Tensor的输入,一旦被放在tf的函数下则失去了numpy的使用方法。tf.expand_dims在指定维度增加1维,大小为1;...
返回一个新的张量,对输入的指定位置插入维度 1 , 返回张量与输入张量共享内存,若 dim 为负,则将被转化为 dim+input.dim()+1 设定生成随机数的种子,并返回一个 torch._C.Generator 对象 返回生成随机数的原始种子值 返回随机生成器状态(ByteTensor) 设定随机生成器状态参数: new_state(torch.ByteTensor) -...
self.quant=torch.quantization.QuantStub()self.conv=torch.nn.Conv2d(1,1,1)self.relu=torch.nn.ReLU()# DeQuantStub converts tensors from quantized to floating point self.dequant=torch.quantization.DeQuantStub()defforward(self,x):# 自己指定开始量化的层 ...
torch模块下的数学操作符1.torch.numel()返回一个tensor变量内所有元素个数,可以理解为矩阵内元素的个数2.torch.squeeze() 对于tensor变量进行维度...)表示,如果第N维维数为1,则压缩去掉,否则a矩阵不变3.torch.unsqueeze() 是squeeze()的反向操作,增加一个维度,该维度维数为1,可以指定添加的维度。例如unsqueeze...
torch.Storage是单个数据类型的连续的一维数组,每个torch.Tensor都具有相同数据类型的相应存储。他是torch.tensor底层数据结构,他除了像Tensor一样定义数值,还可以直接把文件映射到内存中进行操作,如果你使用的是pytorch神经网络,你不需要直接使用它们。中文文档地址:https://www.ptorch.com/docs/1/Storage ...