Atorch.Tensoris a multi-dimensional matrix containing elements of a single data type. torch.Tensor是包含单一数据类型的多维矩阵 2 Data types Torch定义了10种不同CPU和GPU的张量类型,下面摘录常用的几种 torch.Tensoris an alias for the defa
importtorchimportnumpy as np"""数据类型"""#常见的类型判断a = torch.randn(2,3)#正态分布print(a.type())#torch.FloatTensorprint(type(a))#<class 'torch.Tensor'>, python自带print(isinstance(a, torch.FloatTensor))#True#标量b = torch.tensor(2.)print(b)#tensor(2.)#获取形状print(b.shape)...
A torch.Tensor is a multi-dimensional matrix containing elements of a single data type. 张量(torch.Tensor)是包含单个数据类型元素的多维矩阵。 1、张量定义了如下八种CPU张量类型和八种GPU张量类型: #CPU对应八种数据类型,GPU对应也有八种数据类型,如torch.cuda.FloatTensor([])torch.FloatTensor([]) torch....
import torch # 1、tensor.view调整tensor的形状 a = torch.arange(0, 6) b1 = a.view(2, 3) b2 = a.view(-1, 2) # 当某一维为-1时,回自动计算它的大小 print(b1) print(b2) b3 = b1.unsqueeze(1) print(b3) print(b3.size()) # 注意形状,在第1维(下标从0开始)上增加“1” b4 = ...
指定tensor新的shape,reshape过后不会更该数据量和数据格式,只是对数据的shape做了调整,因此要保证reshape前后元素个数一致。参数: input(tensor) - 输入tensor shape(tuple or *size) - 新的shape 如果还剩下一个维度,很好,你可以直接使用-1来替代,表示这个维度中应该有的元素数量 ...
(1)如果使用Torch-TensorRT v1.3.0是不支持int64的,而Transformers的AutoTokenizer将return_tensort设为'pt'返回的dataType是int64,因此要将其转为int32。返回int64主要是避免pytorch中的运算出错 github.com/huggingface/。在Torch-TensorRT v1.4.0已支持int64。(2)batch_size对应维度使用dynamic shape,NLP一般是第0...
tensor([0, 1]) # Type inference on data tensor([ 0, 1]) >>> torch.tensor([[0.11111, 0.222222, 0.3333333]], dtype=torch.float64, device=torch.device('cuda:0')) # creates a torch.cuda.DoubleTensor tensor([[ 0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64, device='cuda:0') >>>...
a1.type_as(a2)可将a1转换为a2同类型。tensor和numpy.array转换 tensor -> numpy.array: data.numpy()，如： numpy.array -> tensor: torch.from_numpy(data)，如： CPU张量和GPU张量之间的转换 CPU -> GPU: data.cuda() GPU -> CPU: data.cpu()当需要把⼀个GPU上的tensor数...
torch.utils.data.TensorDataset: 用于获取封装成 tensor 的数据集,每一个样本都通过索引张量来获得。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classTensorDataset(Dataset):def__init__(self,*tensor):assertall(tensors[0].size(0)==tensor.size(0)fortensorintensors)self.tensors=tensors ...
Problem Description I'm a pytorch user, and I'm always thinking that type torch.Tensor might be represented in a proper way. What torch.Tensor type data need is just '.numpy()' to be converted to numpy array objects. So, is it possible t...