默認數據類型 在Pytorch中默認的全局數據類型是float32,用torch.Tensor創建的張量數據類型就是float32 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(1) 輸出:tensor([一個隨機值 ...
轉自:https: blog.csdn.net tfcy article details 按照指定軸上的坐標進行過濾 index select 沿着某tensor的一個軸dim篩選若干個坐標 where 用於將兩個broadcastable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 tensor 返回索引 gt gt gt x torch.arange gt ...
2021-09-06 19:31 0 339 推薦指數:
默認數據類型 在Pytorch中默認的全局數據類型是float32,用torch.Tensor創建的張量數據類型就是float32 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(1) 輸出:tensor([一個隨機值 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
本文列舉的框架源碼基於PyTorch1.0,交互語 ...
#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中的Tensor常用的類型轉換函數(inplace操作): (1)數據類型轉換 在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可,也可以用.to()函數進行轉換,所有的Tensor類型可參考https ...