tensor([[ 0.2824, -0.3715, 0.9088, -1.7601],[-0.1806, 2.0937, 1.0406, -1.7651],[ 1.1216, 0.8440, 0.1783, 0.6859]])>>> a tensor([[ 0.2824, -0.3715, 0.9088, -1.7601],[-0.1806, 2.0937, 1.0406, -1.7651],[ 1.1216, 0.8440, 0.1783, 0.6859]])>>> a.zero_()tensor([[0., 0., 0.,...
x.grad.zero_() Out[9]: tensor([0., 0., 0., 0.]) y=x.sum() y.backward() x.grad Out[12]: tensor([1., 1., 1., 1.]) 调用backward()函数之前都要将梯度清零,因为如果梯度不清零,pytorch中会将上次计算的梯度和本次计算的梯度累加。这样的好处是,当我们的硬件限制不能使用更大的batch...
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...
torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 一个张量tensor可以从Python的list或序列构建: >>>torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 1 2 3 4 5 6 [torch.FloatTensor of size 2x3] 一个空张量tensor可以通过规定其大小来构建: >>>torch.IntTensor(2, 4).zero_() 0 0 ...
torch.Tensor是torch.empty和torch.tensor之间的一种混合,但是,当传入数据时,torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor),torch.tensor从数据中推断数据类型。 torch.tensor(1)返回一个固定值1,而torch.Tensor(1)返回一个大小为1的张量,其是随机初始化的值 ...
1、tensor类型 torch.IntTensor() 接受三种参数 torch.IntTensor([[1,2,3],[4,5,6]]) #随机初始化 torch.IntTensor(np.arange(6).reshape(2,3)) torch.IntTensor(2,3).zero_() ①.zero_()尾巴的使用 常见用法 .add_(value) .abs_() .sin_() .cos_() .eq_(value) .floor() . x.dim...
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 ...
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 ...
个人理解是:torch.tensor()、torch.autograd.Variable和torch.nn.Parameter 基本一样。 前两者都可以设置requires_grad参数,后者则直接默认requires_grad=True。 三者都拥有.data,.grad,.grad_fn等属性。 所以,只要requires_grad=True,都可以计算梯度以及backward()。 zero_grad() a = torch.tensor([1.1], requir...
# 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,...