用C++数组填充torch::tensor可以通过以下步骤完成: 首先,包含相关的头文件: 代码语言:txt 复制 #include <torch/torch.h> 创建一个C++数组,并将数据填充到数组中。例如,我们创建一个包含4个元素的C++数组: 代码语言:txt 复制 float arr[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0}; ...
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TensorBase定义在torch/_C/__init__.pyi(.pyi文件就是静态类型提示文件),在此文件又可以看见如下code # Defined in torch/csrc/...
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...
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练深度学习模型。在PyTorch中,torch._C.TensorBase是一个类,用于表示张量(tensor)的基本数据结构。 张量是PyTorch中最基本的数据结构,类似于多维数组。torch._C.TensorBase类提供了对张量的操作和计算功能。它包含了张量的维度、形状、数据类型等...
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=', ...
class Tensor(torch._C._TensorBase): def __deepcopy__(self, memo): from torch.overrides import has_torch_function, handle_torch_function relevant_args = (self,) if type(self) is not Tensor and has_torch_function(relevant_args): return handle_torch_function(Tensor.__deepcopy__, relevant...
1、torch.cat():是将两个张量(tensor)拼接在一起。 C = torch.cat( (A,B),0 )#按维数0拼接(行数增加)C = torch.cat( (A,B),1 )#按维数1拼接(列数增加) 2、tensor.expand_as():把一个tensor变成和函数括号内一样形状的tensor 3、tensor.narrow(dim,index,number):dim-取行/列;index-从索引...
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...
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]])) ...
new_zeros(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor is_cuda device grad T abs() → Tensor abs_() → Tensor acos() → Tensor acos_() → Tensor add(value) → Tensor add_(value) → Tensor add_(value=1, other) -> Tensor ...