torch.Size([2, 3]) tensor([[ 0.5000, 0.2000, 0.7000], [ 0.9000, -0.1000, 0.9500]]) import torch a = torch.tensor([[0.5,0.2,0.7],[0.9,-0.1,0.95]]) print(torch.max(a)) 运行结果如下 tensor(0.9500) 2维-按列 import torch a =
Size([12]) tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]]) torch.Size([2, 6]) tensor([[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5], [ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]]) torch.Size([6, 2]) 2维-->1维 import torch a = torch.tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,...
通过调用 tensor.sizes() 方法,我们获取了一个包含 tensor 每个维度大小的 std::vector<int64_t>。最后,我们遍历这个向量并打印出 tensor 的大小。 运行这段代码将输出: text Tensor size: 2 x 3 这表明我们创建的 tensor 是一个 2x3 的矩阵。
x = torch.tensor([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]]) # 根据x的形状创建一个新的张量,全赋值为0,同样的还有ones_like、full_like、randn_like等 y = torch.zeros_like(x) 张量形状 # 查看张量形状,返回一个Size Object: torch.Size([3,4]) x.shape # 查看张量中元素的总数,返回一个...
tensor_2d = torch.tensor(data_2d)结果tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6] [4, 5, 6]])但是形状是torch.Size([3, 3])是3行3列 1 2 3 # 三维张量,就是多个二维 tensor_3d = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], [[13, 14, 15, 16], [...
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 ...
torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型(如果默认类型为GPU Tensor,则所有操作都将在GPU上进行)。Tensor类型对分析内存占用很有帮助,如:一个size为(1000,1000,1000)的FloatTensor,它有10^9个元素,每个元素占用32bit/8=4Byte内存,所以共占大约4GB内存/显存。HalfTensor是专门为GPU版本设计,同样的元素个数...
tensor(3.14159) # Create a scalar (zero-dimensional tensor) tensor(3.1416) >>> torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of size (0,)) tensor([]) torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=None, dtype=None, device=None, requires_grad=False)→ Tensor Constructs a sparse tensors ...
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...
注:大多情况,pytorch中使用的-1的意思有时指自动根据传入的数值与size的乘积还差多少的倍数,如Tensor().size()=>(4, 10, 4096), 而对于某函数使用(4,10,128,-1)则此时-1表示32。32x128=4096;有时指Tensor().size()的最后一个元素。 torch.Tensor.stride ...