下面是一个示例来说明torch.zeros_like()的用法: importtorch# 创建一个大小为 (2, 3) 的张量q_eval=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 创建一个与 q_eval 张量形状相同的全零张量q_target=torch.zeros_like(q_eval)print("q_eval 张量:")print(q_eval)print("q_target 张量:")print(q_tar...
与输入数据大小相同:使用“torch.zeros_like”创建的数组与输入数据的大小相同。 所有元素均为零:使用“torch.zeros_like”创建的数组所有元素均为零。 创建简单:使用“torch.zeros_like”创建一个数组非常简单,只需要在函数名前加上“torch.”即可。 功能强大:虽然“torch.zeros_like”看起来很简单,但它的功能却...
使用zeros_like()函数非常简单。只需使用以下代码即可: importtorch input=torch.randn(4,3)# 创建一个4行3列的输入张量output=torch.zeros_like(input)# 创建一个与输入具有相同数据类型和形状的零张量 在这个例子中,我们使用torch.randn()函数创建了一个4行3列的输入张量,然后使用zeros_like()函数创建了一个...
# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importzeros_like[as 别名]defbackward(ctx, grad_output):ifnotgrad_output.is_cuda:raiseNotImplementedError data, rois, offset = ctx.saved_tensors output_count = ctx.output_count grad_input = torch.zeros_like(data) grad_rois =Nonegra...
在PyTorch框架中，torch.zeros_like()函数用于创建一个与指定张量具有相同形状的全零张量。此函数接收一个张量作为参数，返回一个与输入张量相同形状和维度的全零张量。例如，若创建一个名为q_eval的张量，其形状为(2, 3)，通过调用torch.zeros_like(q_eval)，可以生成一个新的张量q_target，该张量...
在下文中一共展示了zeros_like函数的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: __init__ ▲点赞 9▼ def__init__(self, block, layers, c_out=1000):self.inplanes =64super(XResNet, self).__ini...
torch.zeros_like:生成和括号内变量维度维度一致的全是零的内容。 import torch a = torch.rand(5,1) print(a) n=torch.zeros_like(a) print('n=',n) tensor([[0.9653], [0.5581], [0.1648], [0.3715], [0.2194]]) n= tensor([[0.], ...
torch.zero_like用法 返回和输入矩阵形状相同的全0矩阵。相当于torch.zeros(x.size())
torch.zeros_like : 生成和括号内变量维度维度一致的全是零的内容。 torch.ones_like 根据给定张量,生成与其形状相同的全1张量 torch.detach() 用于将当前的tensor从计算图中取出 assert() Python assert(断言)用于判断一个表达式,在表达式条件为 false 的时候触发异常。
Python torch.zeros_like实例讲解 posted @2023-08-22 11:16gbc阅读(22) 评论(0)编辑收藏举报