torch.tensor()用法 torch.tensor() 函数用于将一个 NumPy 数组或 Python 列表转换为PyTorch 张量。张量是 PyTorch 中的基本数据结构，它是一个具有多维数据的数组，可以存储在 CPU 或 GPU 内存中。torch.tensor() 函数的语法如下：python torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False, pin_...
torch.tensor是pytorch中的一个重要函数,用于创建张量。张量是pytorch中的核心数据结构,在深度学习中用于存储和处理数据。可以通过指定数据类型、运行设备和是否需要梯度等参数来创建张量。在Tensor中,还有一些常用的数学操作函数,如abs、add、sub、mul、div、mean、sum等。这些函数支持向量化操作,可以对多个张量进行操作。
torch.Tensor 默认整数类型是 int64 , 默认浮点数类型是 float64 数据类型转换可通过 mindspore.common.tensor中的 Tensor() 方法实现 example: import mindspore as ms from mindspore.common.tensor import Tensor a = ms.Tensor([1]) print("a.dtype: ",a.dtype) b = Tensor(a ,ms.float32) # 数据类型...
我们可以用代码验证一下: importtorch x1=torch.tensor(1,requires_grad=True,dtype=torch.float)x2=torch.tensor(2,requires_grad=True,dtype=torch.float)x3=torch.tensor(3,requires_grad=True,dtype=torch.float)x=torch.tensor([x1,x2,x3])y=torch.randn(3)y[0]=x1*x2*x3 y[1]=x1+x2+x3 y[...
Tensor的定义,用法这里不说。主要看下tensor的python和c++定义在什么文件,如何完成绑定,具体有哪些相关的class等。 1. python层面 打开vscode搜索tensor.py,会出现很多,当然我们看的是torch.tensor因此可以得到tensor在python实现的源代码文件为:torch/_tensor.py,可看到定义如下class Tensor(torch._C.TensorBase)其中Te...
import torch # 创建两个张量 tensor1 = torch.tensor([]) tensor2 = torch.tensor([1, 2]) # 在第一个维度上拼接这两个张量 result = torch.cat((tensor1, tensor2.unsqueeze(0)), dim=0) print(result) torch transpose用法 在PyTorch 中,torch.transpose() 函数用于对张量的维度进行转置。它接受一...
torch.Tensor.unfold - PyTorch 2.0 documentationpytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.unfold.html unfold(dim, size, step) dim:int,表示需要展开的维度(可以理解为窗口的方向) size:int,表示滑动窗口大小 step:int,表示滑动窗口的步长
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.ones(size)全部是1的tensor torch.ones_like(input)返回跟input的tensor一个size的全1tensor torch.arange(start=0, end, step=1)用法与range一样 torch.linspace(start,end,steps,)创建均分的1维张量,数值区间[start,end],样本量为steps torch.logspace(start,end,steps)创建对数均分的1维张量,和linspa...
torch.Tensor有4种常见的乘法:*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉,简单叙述一下这4种乘法的区别,具体使用还是要参照官方文档。 点乘 a与b做*乘法,原则是如果a与b的size不同,则以某种方式将a或b进行复制,使得复制后的a和b的size相同,然后再将a和b做element-wise的乘法。