torch.Tensor:是一个包含了一种数据类型元素的多维矩阵,缺省为torch.FloatTensor 2. torch.Tensor和numpy.ndarray一些简单操作,如均值,绝对值,sin,log等 data = [-1,-2,1,2] tensor_default=torch.Tensor(data) tensor=torch.FloatTensor(data)print('tensor default type:\n',tensor_default,'\ntensor FloatTe...
print('tensor.double():',tensor.double()) tensor: tensor([0, 1, 2, 3]) tensor.bool: tensor([False, True, True, True]) tensor.short(): tensor([0, 1, 2, 3], dtype=torch.int16) tensor.long(): tensor([0, 1, 2, 3]) tensor.long().dtype: torch.int64 tensor.half(): tenso...
from __future__importprint_functionimporttorchimportnumpyasnp # 常用矩阵创建函数 # torch.tensor(data,dtype)# data 可以是Numpy中的数组 # torch.as_tensor(data)#为data生成tensor。 # torch.from_numpy(ndarray)# torch.empty(size)# torch.empty_like(input)l=[[1,2,3],[4,5,6]]#列表 nparray...
本文会积累阅读代码过程中遇到的pytorch矩阵操作,并在说明其功能、用法的同时,给出pytorch官方示例以及实际代码中的应用案例。 1. torch.topktorch.topk(input,k,dim=None,largest=True,sorted=True,*,out=None) -> (Tensor,LongTensor) 功能: 找出一个tensor沿着某一维度的最大K个值。
(3)numpy与torch矩阵运算 importnumpyasnp importtorch data=[[1,2], [3,4]] tensor=torch.FloatTensor(data) print('\nmatrix multiplication\n','\nnumpy: \n',np.matmul(data,data), '\ntorch:\n',torch.mm(tensor,tensor)) 1. 2.
class torch.Tensor(storage) 根据可选择的大小和数据新建一个tensor。 如果没有提供参数,将会返回一个空的零维张量。如果提供了numpy.ndarray,torch.Tensor或torch.Storage,将会返回一个有同样参数的tensor.如果提供了python序列,将会从序列的副本创建一个tensor。
torch中tensor操作 算术操作,以加法为例 索引操作 改变形状 运算内存开销 Tensor与numpy互相转换 tensor 转 numpy numpy转tensor tensor可以放到GPU上 由于在机器学习领域,python中的基础数据类型一般要转换成numpy中的多维数组或者torch的tensor来计算,本来简要描述其中的一些要点。
torch&numpy常用函数总结 np.dot() -向量内积 np.matmul() & @运算符-矩阵乘法 np.multiply() & *运算符-针对标量的运算(各个维度均可)# & np.square()-等价于np.multiply(a ,a) 链接 np.c_()# a = np.array([ [1,2],[3,4]])b = np.array([5,6])c = np.c_[a , b][[1,2,5...
# tensor to array:# [[0 1 2]# [3 4 5]] <class 'numpy.ndarray'> torch.Tensor:是⼀个包含了⼀种数据类型元素的多维矩阵，缺省为torch.FloatTensor 2. torch.Tensor和numpy.ndarray⼀些简单操作，如均值，绝对值，sin，log等 data = [-1,-2,1,2]tensor_default = torch.Tensor(data)tenso...