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...
torch.cat()函数是把各个tensor连接起来,这里的torch.chunk()的作用是把一个tensor均匀分割成若干个小tensor 源码定义:torch.chunk(intput,chunks,dim=0) 第一个参数input是你想要分割的tensor 第二个参数chunks是你想均匀分割的份数,如果该tensor在你要进行分割的维度上的size不能被chunks整除,则最后一份会略小(...
2, 2).unfold(2, 2, 2).permute(0, 1, 2, 3, 5, 4)[0, 0, 1]tensor([[[10, 11],[15, 16]],[[12, 13],[17, 18]]])>>> a.unfold(3, 2, 2).unfold(2, 2, 2).permute(0, 1, 2,
torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → TensorReturns...Default: False.Example:>>> torch.zeros(2, 3)t...
torch::Tensorfoo=torch::tensor({1.0,2.0,3.0,4.0}); 从C++ 原生的float数组创建,使用from_blob函数: floatarr[]={1.0,2.0,3.0,4.0};// 第二个参数表示创建的Tensor shape,会自动对原生数组进行reshapetorch::Tensorbar=torch::from_blob(arr,{1,4});// shape是[1, 4]bar=torch::from_blob(arr,{...
[Tensor] select(dim,index) :在第dim维选取第index"行",这只能取一个切片 需要注意的几点: A. sub, narrow, select, [] 函数都是在原始的数据上进行操作的,也就是说获得的Tensor都仅仅是一个视图而已,改变其中一个另一个也会变化 B. 因为A的原因,这几个函数执行的速度非常快(对于这点深有体会,torch中...
1.View函数 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样...
tensor([[0, 1],[1, 2],[2, 3]]) 张量、ndarray、python标量互转# A = X.numpy()B = torch.tensor(A)a = torch.tensor([3.5])a.item(), float(a), int(a) 二维张量转置# A.T 深拷贝# A= torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5,4)B= A.clone()# 通过分配新内存,将A...
Bat = nn.BatchNorm1d(2) input = torch.randn(2, 2) output = Bat(input) print(input, output) # tensor([[ 0.5476, -1.9766], # [ 0.7412, -0.0297]]) tensor([[-0.9995, -1.0000], # [ 0.9995, 1.0000]], grad_fn=<NativeBatchNormBackward>) (5) nn.BatchNorm2d 二维批归一化层 Bat ...