用于计算两个张量(tensor)的逐元逻辑或运算,并返回逻辑或运算后的新张量结果。 torch.logical_or(input, other) input:输入张量。 other:待比较的张量。input 和 other 张量的形状也可以不相同,但必须是可广播的。 案例1:入门 a = torch.tensor([True, False, True, False]) b = torch.tensor([True, Tru...
1 全部运算查看 2 变换数据类型 3在GPU上运算 4 PyTorch 转 Numpy 5 单元素Tensor转成Python数值 6 操作(非常重要) 6.1 数据生成 6.1.1 torch.arange:相当于python中的range函数 6.1.2 torch.linspace:将[start, end]拆分成 step 个 6.2 索引和数据筛选(非常重要) 6.2.1 索引选取 6.2.3 torch.nonzero:...
torch.chunk(tensor, chunks, dim=0)把tensor切成块,数量由chunks指定,方向由dim决定。 例: a=torch.rand(2,3)print(a)b=torch.chunk(a,2,0)print(b)c=torch.chunk(a,3,1)print(c)Output:tensor([[0.6142,0.8066,0.9073],[0.7619,0.1243,0.3439]])(tensor([[0.6142,0.8066,0.9073]]),tensor([[0.76...
点积结果是一个和b维度一样的三维Tensor,运算规则是:若c = a * b, 则c[i,*,*] = a * b[i, *, *],即沿着b的第0维做二维Tensor点积,或者可以理解为运算前将a沿着b的第0维也进行了expand操作,即a = a.expand(b.size()); a * b。
Torch的运算主要分成三个模块:(1)Tensor的成员函数;(2)torch全局封装函数;(3)torch.nn.functional中封装的函数(与神经网络有关的运算)。其中很大一部分运算都是在Tensor中实现的,本主题主要梳理Tensor中的一些运算。 1. 基本四则运算; 2. 三角函数运算; ...
tensor[1][1] = 0 ``` 3. 数学运算 Torch提供了丰富的数学运算函数,可以对张量进行加减乘除等操作。例如,计算两个张量的和: ``` result = tensor1 + tensor2 ``` 4. 自动求导 Torch中的autograd模块可以自动计算张量的梯度,从而方便地进行反向传播和优化算法。只需要在张量上设置requires_grad属性为True,...
1、tensor类型 torch.IntTensor() 接受三种参数 torch.IntTensor([[1,2,3],[4,5,6]]) #随机初始化 torch.IntTensor(np.arange(6).reshape(2,3)) torch.IntTensor(2,3).zero_() ①.zero_()尾巴的使用 常见用法 .add_(value) .abs_() .sin_() .cos_() .eq_(value) .floor() . x.dim...
torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具,可认为是一个高维数组,它可以是一个数(标量)、一维张量(向量)、二维张量(矩阵)或更高维的张量。Tensor和numpy中的多维数组ndarray很类似,但Tensor可以使用GPU加速。 Tensor的接口设计与numpy类似,从接口的角度讲,对Tensor的操作可分为两类:(1)torch.function,如:torch.save...
1.8015, 0.4061]]) torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]]) # 手动初始化张量 # 张量计算 x = torch.tensor([1.0, 2, 4, 8]) y = torch.tensor([2, 2, 2, 2]) x + y, x - y, x * y, x / y, x ** y # **运算符是求幂运算 (tensor([ ...
torch用法 PyTorch是一个深度学习框架,它提供了各种工具和函数来构建和训练神经网络模型。 下面是一些常见的PyTorch的用法: 1.张量(Tensor)操作:PyTorch提供了包含各种操作的张量对象,包括数学运算、索引、切片、形状操作等。例如,可以使用`torch.add`来进行张量相加,使用`torch.matmul`进行矩阵乘法。 2.模型定义:...