pytorch之Tensor與Variable的區別
首先在變量的操作上：Tensor對象支持在原對象內存區域上修改數據，通過“+=”或者torch.add()方法而Variable不支持在原對象內存區域上修改數據Variable對象可求梯度，並且對Variable對象的操作，操作會被記錄,可通過grad_fn屬性查看上一次的操作，可通過data屬性 ...
原文：Pytorch中Tensor和tensor的區別
默認數據類型 在Pytorch中默認的全局數據類型是float ，用torch.Tensor創建的張量數據類型就是float 參數 Tensor 如果值傳遞一個整數，則會生成一個隨機的張量： import torch torch.Tensor 輸出：tensor 一個隨機值 如果傳遞一個可迭代的對象，則輸出就是這個可迭代的對象 torch.Tensor , 輸出：tensor ., . ...
2021-08-16 21:17 0 95 推薦指數：
相關推薦
對pytorch中Tensor的剖析
不是python層面Tensor的剖析，是C層面的剖析。 看pytorch下lib庫中的TH好一陣子了，TH也是torch7下面的一個重要的庫。 可以在torch的github上看到相關文檔。看了半天才發現pytorch借鑒了很多torch7的東西。 pytorch大量借鑒 ...
Pytorch-Tensor()與tensor()
本文列舉的框架源碼基於PyTorch1.0，交互語 ...
pytorch之Tensor
#tensor和numpy import torch import numpy as np numpy_tensor = np.random.randn(3,4) print(numpy_tensor) #將numpy的ndarray轉換到tendor上 pytorch_tensor ...
Pytorch中tensor的打印精度
1. 設置打印精 Pytorch中tensor打印的數據長度需要使用torch.set_printoptions(precision=xx)進行設置，否則打印的長度會很短，給人一種精度不夠的錯覺： 2. 類型轉換對精度的影響 這里考慮使用類型轉換將單精度浮點轉換為雙精度浮點 ...
pytorch中tensor的squeeze()和unsqueeze()
squeeze()： squeeze(arg)表示第arg維的維度值為1，則去掉該維度。否則tensor不變。（即若tensor.shape()[arg] = 1，則去掉該維度） unsqueeze()： unsqueeze(arg)與squeeze(arg)作用相反，表示在第arg維 ...
PyTorch中Tensor的查找和篩選
的tensor組合成新的tensor，類似於c++中的三元操作符“?:” 指定條件返回01-t ...
pytorch中tensor張量的創建
import torch import numpy as np print(torch.tensor([1,2,3])) print(torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5))) print(torch.empty([3,4])) print ...