shape是一个Tensor类中的属性,因为我们用tensor函数创建张量的时候(注意tensor是一个函数,Tensor是一个类),用到了Tensor类,然后创建的实例就可以使用Tensor中的属性 size size是Tensor从上面的类中继承来的一个方法(不必纠结这个)中的一个方法。
torch.Size([2, 3]) tensor([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) tensor([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) torch.full/full_like import torch a = torch.full((2,3), 0.95) print(a) b = torch.full_like(a,2.6) print(b) 运行结果如下 tensor([[0.9500, 0.9500, 0.9500], [0.9500, 0.9500,...
torch.Size([2, 3]) tensor([[ 0.5000, 0.2000, 0.7000], [ 0.9000, -0.1000, 0.9500]]) import torch a = torch.tensor([[0.5,0.2,0.7],[0.9,-0.1,0.95]]) print(torch.max(a)) 运行结果如下 tensor(0.9500) 2维-按列 import torch a = torch.tensor([[0.5,0.2,0.7],[0.9,-0.1,0.95]])...
torch.Tensor(t.size()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 注意: torch.Tensor是torch.empty和torch.tensor之间的一种混合,但是,当传入数据时,torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor),torch.tensor从数据中推断数据类型。 torch.tensor(1)返回一个固定值1,而torch.Tensor(1)返回一个...
torch.randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从标准正态分布中抽取的一组随机数,也即高斯白噪声; torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None)→ Tensor 返回一个由不同正态分布的随机数组成的张量,其均值和标准差已给出。
# Torch Code: torch.Tensor((1,2,3,4)) #output: #tensor([1., 2., 3., 4.]) # PaddlePaddle Code: paddle.to_tensor((1,2,3,4)) # 全部为整数 #output: #Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, # [1, 2, 3, 4]) paddle.to_tensor((1,2,3,...
tf_conv = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same') tf_conv.build([1, 5, 5, 3]) #将pytorch的卷积层权重进行转换并载入tf的卷积层中 # to [kernel_height, kernel_width, kernel_channel, kernel_number] value = np.transpose(torch_conv_weight.detach().numpy(), ...
本篇文章给大家分享的是有关torch.Tensor.size()方法如何使用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。 该方法返回的是当前张量的形状,返回值是元组tuple的一个子类. 代码实验举例: ...
input_tensor = input_tensor.half()#print(input_tensor.shape)input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)#增加一个batch通道,torch.Size([1, 3, 224, 224])#print(input_batch.shape)iftorch.cuda.is_available(): input_batch = input_batch.to('cuda') ...
torch.is_tensor(obj)[source] Returns True if obj is a PyTorch tensor. Parameters obj(Object) – Object to test torch.is_storage(obj)[source] Returns True if obj is a PyTorch storage object. Parameters obj(Object) – Object to test ...