importtorchimportnumpy as np a=torch.tensor(2) b=np.copy(a)#>>>b array(2, dtype=int64) 在cpu上是没有可以随意转换的,但是如果这样: importtorchimportnumpy as np a=torch.tensor(2) a=a.to("cuda:0") b=np.copy(a) 就会报错: TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tenso...
map_location=torch.device('cpu'))#Load all tensors onto the CPU, using a function>>>torch.load('tensors.pt',map_location=lambdastorage,loc:storage)#Load all tensors onto GPU 1>>>torch.load('tensors.pt',map_location=lambdastorage,loc:storage.cuda(1))# Map tensors from GPU ...
import torch # 算术操作 x = torch.ones(2, 3) y = torch.rand(2, 3) print("x:\n", x) print("y:\n", y) print("x+y:\n", x+y) # 加法形式一 print("add(x+y):\n", torch.add(x, y)) # 加法形式二 # 指定输出结果 result = torch.Tensor(5, 3) # 预先分配空间 torch....
addr(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor 请查看torch.addr() addr_(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor addr()的in-place运算形式 apply_(callable) → Tensor 将函数callable作用于tensor中每一个元素,并将每个元素用callable函数返回值替代。 !注意:该函数只能在CPU tensor中使用,并且不...
Tensor+Flow:张量在图中通过运算(op)进行传递和变换。Tensor可以被理解成n维矩阵。 模型跑起来, 你需要2步:一,描绘整幅图(定义计算);二, 在session当中执行图中的运算 1,Session与Graph import tensorflow as tf a = tf.add(3,5) sess = tf.Session() ...
tensor = torch.randn(3, 3) 默认情况下,这个张量是在CPU上创建的。 移动张量到设备: 使用 to()方法,你可以将张量移动到先前定义的设备上。 tensor = tensor.to(device) 如果device是 cuda,那么张量将被移动到GPU。如果 device是 cpu,张量将保持在CPU上。 后续计算: 一旦张量被移到GPU上,所有对这个张量的...
Works only for CPU tensors. Default: False. Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 >>> torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]]) tensor([[ 0.1000, 1.2000], [ 2.2000, 3.1000], [ 4.9000, 5.2000]]) >>> torch.tensor([0, 1]) # Type ...
Summary: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration Home-page:https://pytorch.org/ Author: PyTorch Team Author-email:packages@pytorch.org License: BSD-3 Location: c:\users\axenk\appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages ...
graph(%self.1:__torch__.MyCell,%input:Float(3:4,4:1,requires_grad=0,device=cpu),%h:Float(3:4,4:1,requires_grad=0,device=cpu)):%19:__torch__.torch.nn.modules.linear.Linear=prim::GetAttr[name="linear"](%self.1)%21:Tensor=prim::CallMethod[name="forward"](%19,%input)%12:in...
# Torch Code: torch.Tensor((1,2,3,4)) #output: #tensor([1., 2., 3., 4.]) # PaddlePaddle Code: paddle.to_tensor((1,2,3,4)) # 全部为整数 #output: #Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, # [1, 2, 3, 4]) paddle.to_tensor((1,2,3,...