>>> tensor.new_tensor(data) tensor([[ 0, 1], [ 2, 3]], dtype=torch.int8) .new_tensor(data) 的 . 前面是一个tensor, 返回一个新的Tensor,data作为张量数据。 默认情况下,返回的Tensor与此张量具有相同的torch.dtype和torch.device。 warning: new_tensor()始终复制数据。如果有Tensor数据并且想要...
bitwise_not_() → Tensor bmm(batch2) → Tensor bool() → Tensor byte() → Tensor cauchy_(median=0, sigma=1, *, generator=None) → Tensor ceil() → Tensor ceil_() → Tensor char() → Tensor cholesky(upper=False) → Tensor cholesky_inverse(upper=False) → Tensor cholesky_solve(inpu...
t1的值tensor([1.4013e-45]),t1的数据类型torch.FloatTensor t2的值1,t2的数据类型torch.LongTensor 1. 2. Tensor是一个生成张量的函数,默认传入的是一个大小,自动生成一个size的tensor,tensor里的数据类型默认float 而tensor是默认输入的值为创建tensor的值,自动判断其类型,生成一个tensor 2.1.1生成特定tensor #...
(x_train), torch.LongTensor(y_train)) test_data = TensorDataset(torch.LongTensor(x_test), torch.LongTensor(y_test)) train_sampler = RandomSampler(train_data) train_loader = DataLoader(train_data, sampler=train_sampler, batch_size=BATCH_SIZE) test_sampler = SequentialSampler(test_data) ...
PyTorch 1.11 于 2022 年 3 月 10 日发布。最新的迭代包括来自 434 位贡献者的 3,300 多个新提交。PyTorch 还发布了两个新库 TorchData 和 functorch 的 beta 版本。 现在,您可以在Python API中干净地复制 Tensor 对象上的所有属性,而不仅仅是简单的 Tensor 属性。在 torch.linspace 和 torch.logspace 中,...
如果将上面的示例代码中的参数 keepdim=True加上,即torch.max(a,1,keepdim=True),会发现返回的结果的第一个元素,即表示最大的值的那部分,是一个size=4*1的Tensor,也就是其实它是按照行来找最大值,所以得到的结果是4行;因为只找一个最大值,所以是1列,整个的size就是 4行 1 列。参数dim=1,相当于调...
[4, 0.0, 0.0,-0.4]]))print(non_zero)#torch.LongTensor of size 4x2#0 0#1 0#1 1#2 0#2 2#3 0#torch.split(tensor, split_size, dim=0) 与前面torch.chunk类似print(torch.split(x,2))#(#0 0 0#0 0 0#[torch.FloatTensor of size 2x3]#,#1.00000e-42 *#0.0000 0.0000 0.0000#0.0000...
dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None,custom_opsets=None, enable_onnx_checker=True,use_external_data_format=False): 前三个必选参数为模型、模型输入、导出的onnx文件名,我们对这几个参数已经很熟悉了。我们来着重看一下后面的一些常用可选参数。
Nodes that describe tensor computations are converted to one or more TensorRT layers. The remaining nodes stay in TorchScripting, forming a hybrid graph that is returned as a standard TorchScript module. Figure 3. Mapping Torch’s ops to TensorRT ops for the fully connected layer ...
keepdim (bool, optional)– whether the output tensors have dim retained or not. Default: False. out (tuple, optional)– the result tuple of two output tensors (max, max_indices) Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = torch.randn(4, 4) >>> a tensor...