我们暂时忽略网络训练和推理，详细展开Libtorch中Tensor对象的使用，看看将Libtorch当作一个纯粹的Tensor库来使用时，有哪些注意事项。如有未涉及的内容，请访问Libtorch官方文档，通过搜索框获取更多的信息。Libtorch的环境搭建参考上一篇文章。
tensor([4,5,6]) print('a: ',a) print('b: ',b) C = torch.cat((a,b)) print('C: ',C) print('C.shape: ',C.shape) 运行结果如下 a: tensor([1, 2, 3]) b: tensor([4, 5, 6]) C: tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6]) C.shape: torch.Size([6]) 例子-2 import torch...
一些C/CUDA 实现的底层函数(部分算子) 例如一些 torch.nn.functional 函数背后调用了底层内存指针访问,因此只接受 contiguous 的输入或输出。 例子包括但不限于: torch.nn.functional.fold torch.nn.functional.unfold 一些非连续 Tensor 在使用 F.linear() 或F.conv2d() 时可能报错(较少见,但取决于版本和实现...
3. view和reshape 区别:view要求Tensor的存储区是连续的,如果不是,则会报错。比如对一个tensor先用了permute方法,再接view方法,会产生这样的错误。如果要避免,就需要在view之前用continguous方法。 而reshape相当于continguous+view(不满足连续性)或者直接等于view(满足连续性)。所以view是显然不如reshape的,如果说v...
不直接支持GPU加速:Torch Tensor默认在CPU上运行,如果想要利用GPU进行加速,需要将Tensor数据移动到GPU上进行运算。这需要手动管理Tensor的设备位置,增加了编码和维护的复杂性。 API较为底层:Torch Tensor的API较为底层,需要用户手动编写复杂的计算图和操作,相比一些高级框架(如Keras),使用起来更为繁琐。 类似的库: Nump...
c = a.chunk(3) 1. 2. 3. torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor/gather(dim, index) 这个函数就很迷了,当时学习tensorflow时就研究了好久╮(╯﹏╰)╭,注意所有的index都是torch.LongTensor torch.gather(t, 1, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]])) ...
a= torch.tensor(1., requires_grad=True) b= torch.tensor(2., requires_grad=True) c= torch.tensor(3., requires_grad=True) y= a ** 2 * x + b * x +cprint('before=', a.grad, b.grad, c.grad)#before= None None Nonegrads =autograd.grad(y, [a, b, c])print('after=', ...
指定了Tensor在计算机上存放的位置 (默认为CPU的RAM) CPU/GPU切换操作: 通过tensor.to()方法实现, data_gpu = th.tensor([[1,2], [3,4]], device='cuda') # 创建时指定存放到GPU RAM data_gpu2 = data.to(device='cuda') # 将CPU上的Tensor拷贝到GPU上 ...
一、tensor与numpy的转换 1. numpy转tensor 命令1:torch.tensor() a=np.random.random(size=(4,5))b=torch.tensor(a,dtype=torch.float)===输出===>>a array([[0.93866392,0.5665604,0.32893379,0.77752777,0.59380636],[0.09680724,0.09611474,0.69760508,0.9120742,0.07956756],[0.46761691,0.7771953,0.23979901,0.5...
torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。 Torch定义了七种CPU张量类型和八种GPU张量类型: Data tyoeCPU tensorGPU tensor 32-bit floating pointtorch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensor 64-bit floating pointtorch.DoubleTensortorch.cuda.DoubleTensor ...