在PyTorch 中,torch.empty 和torch.zeros 是用于创建张量(Tensor)的两个不同函数。尽管它们都用于生成新的张量,但它们在初始化方式上有显著的区别。以下是这两个函数的详细对比: 1. torch.empty 功能:创建一个未初始化的张量。这意味着新创建的张量的内存内容是随机的、不可预测的。 用途:通常用于性能优化或特定...
x= torch.rand(2,2)y= torch.zeros_like(x)# 创建新零张量 AI代码助手复制代码 性能比较 常见问题 Q: zero_()和zeros()有什么区别? A:zero_()是就地操作,修改现有张量;zeros()是构造函数,创建新的零张量。 Q: 能否对CUDA张量使用zero_()? A: 可以,操作会自动在设备上执行: cuda_tensor = torch.c...
torch tensor数据操作 torch 数据操作 在torch中,tensor称为张量。 创建、形状与赋值 创建张量 # 赋值为0~n-1(默认整数) x = torch.arange(12) # 生成一个形状为(2,3,4)的张量,所有元素都设置为0(浮点数) x = torch.zeros((2,3,4)) # 生成一个形状为(2,3,4)的张量,所有元素都设置为1(浮点...
A 2-D tensor with ones on the diagonal and zeros elsewhere Return type Tensor Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 >>> torch.eye(3) tensor([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=...
shape=(2,3,)rand_tensor=torch.rand(shape)ones_tensor=torch.ones(shape)zeros_tensor=torch.zeros(shape)print(f"Random Tensor:\n{rand_tensor}\n")print(f"Ones Tensor:\n{ones_tensor}\n")print(f"Zeros Tensor:\n{zeros_tensor}")---RandomTensor:tensor([[0.5638,0.2889,0.0801],[0.0906,0.0610...
x = torch.zeros_like(existing_tensor)在内存分配方面进行优化：有时，在进行大量张量操作时，最好重用...
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 ...
t2 = torch.tensor(1) print("t1的值{},t1的数据类型{}".format(t1,t1.type())) print("t2的值{},t2的数据类型{}".format(t2,t2.type())) # 生成单位矩阵 t3 = torch.eye(2,2) # 生成全部是0的矩阵 t4 = torch.zeros(2,3)
torch.zeros(shape): 创建指定形状的全零张量。 torch.ones(shape): 创建指定形状的全一张量。 torch.randn(shape): 创建指定形状的随机张量。 创建有梯度的张量 1 x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)设置requires_grad=True,表示我们想要对这个张量进行梯度计算 查看维度: dim()方法...
我不喜欢讲解,就喜欢直观,所以就看例子就行! torch.zeros(2,3,4) #输出: tensor([[[0., 0., 0., 0.], ...