当pytorch中创建张量的各种类型

最新推荐文章于 2024-08-06 22:39:53 发布
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分类专栏： 日常杂文 # Python 文章标签： 深度学习 人工智能 python
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起因

在《动手学深度学习》（pytorch）版2.2数据操作的过程中
发现torch的数据类型构造是个有趣的事情，也需要掌握

原文网址
这篇文章里写的比较详细
包括torch.empty()这种，备注也写的比较清楚
适合对于入门的人理解各种类型，做个参考

在这里插入图片描述

Pytorch 一维张量常用方法
Mr数据杨
02-24 1万+
掌握 PyTorch 中一维张量的基本操作是理解深度学习模型构建的基础。本文介绍了张量的创建、索引、切片、基本运算及与其他数据结构的互相转换。掌握这些基本操作后，可进一步探索 PyTorch 中的多维张量和高级深度学习模型的构建与应用。
Pytorch基础：张量Tensor
MechMaster
01-09 1881
Pytorch基础：张量Tensor 1. 张量类（Tensor） 2. 数值类型 3. 创建方法 4. 类型转换 5. 维度分析 6. 常用操作
5. Pytorch入门教程——创建一个派生自基类的全连接类
u010409517的博客
05-26 661
现在，我们已经准备好创建第一个派生类，全连接神经网络。传统上，全连通网络被称为多层感知器(MLP)。在大多数深度学习框架(包括Pytorch)中，它们被简单地称为线性层。 全连接网络依赖Pytorch nn.Linear模块 nn.Linear模块由三部分组成： 输入； 全连接的隐藏层，每个隐藏层后面都有一个非线性转换(将非线性视为隐藏层的一部分，而不是将其视为一个单独的层)； 输出层和输出数量。 一、全连接网络需求 创建这样一个类需要下列需求： 能够指定任意数量的隐藏层； 能够指定模型的输入和输
pytorch第02天 创建张量
weixin_44457930的博客
06-17 774
创建张量1 rand，randn，randint，rand_like，rand_perm的使用2 张量类型与元素类型的关系3 填充函数4 arange与range函数5 randn(shape) 生成标准正态分布6 linspace7 单位矩阵8 今日重点 除了可以像上节课一样，使用.tensor()，.FloatTensor()，.Tensor()等函数来初始化一个张量，还可以用.from_numpy()函数把numpy的数据类型转化为tensor（详见第一天笔记），还可以用很多方法生成。 1 rand
pytorch 鲜见操作
shimly123456的博客
03-19 700
对两个 tensor 做逻辑运算，比如 & (与)使用布尔类型张量做索引（也叫掩码）
4. PyTorch中的数据类型—张量
Austin6035的博客
04-29 1039
本文中所有代码的前提是调用PyTorch包 import torch 1. 张量的理解 标量：0维张量，向量：1维张量，矩阵：2维张量。简单理解，张量是3维及以上的高维矩阵。 2. PyTorch的张量创建 2.1 列表类型转变为张量类型 t = torch.tensor([1,2,3,4]) 2.2 PyTorch包内置方法创建 torch.rand(l,m,n) # [l,m,n]维的向量，内部元素在[0,1]区间分布； torch.randn(l,m,n) # [l,m,n]维
Pytorch 基础之张量数据类型
zxhandroid的博客
02-18 485
Pytorch Tensor 张量数据的介绍，主要是对维度的概念要理解好，夯实基础
pytorch中tensor张量数据类型的转化方式
09-18
在PyTorch中，张量（Tensor）是处理和计算数据的基本单元，它支持各种数学操作，而且可以方便地与其他数据结构如NumPy数组或Python列表进行交互。本篇文章将详细探讨PyTorch中张量数据类型的转化方法，这对于理解和...
Pytorch 张量创建详解
bbaaa123的博客
08-06 1189
pytorch 张量创建详解,详细说明了主流的张量创建方法和注意点
PyTorch中张量的创建方法
12-22
在PyTorch中，张量（Tensor）是其核心数据结构，它是一个多维数组，可以理解为标量、向量、矩阵等低维度数组的扩展。张量在深度学习中扮演着至关重要的角色，因为它能够高效地存储和操作大量数据。在深入探讨张量的...
【Pytorch基础(1)】pytorch的基本数据类型：张量
lingchen1906的博客
11-19 2228
PyTorch 于 2016 年首次推出。在 PyTorch 之前，深度学习框架通常专注于速度或可用性，但不能同时关注两者。PyTorch将这两者相结合，提供了一种命令式和 Python编程风格，支持将代码作为模型，使调试变得容易，支持 GPU 等硬件加速器。PyTorch 是一个 Python 库，它通过自动微分和 GPU 加速执行动态张量计算。它的大部分核心都是用 C++ 编写的，这也是 PyTorch 与其他框架相比可以实现低得多的开销的主要原因之一。
『Pytorch笔记1』Pytorch数据类型以及创建张量！
AI新视界
12-11 684
Pytorch基本知识！ 文章目录一. 数据类型1.1. 如何判断数据的类型？1.2. 标量 一. 数据类型 Python和Pytorch类型(Pytorch是面向计算的GPU加速库，没有提供对String支持的) 怎样去表示String呢？ 第1种方法：利用One-hot 编码进行表示 [0,1,0,...][0,1,0,...][0,1,0,...] 第2中方法：Embeddin...
PyTorch布尔类型的张量的+操作
敲代码的小风
12-26 4492
C:\Users\chenxuqi> C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch1_2_0 (ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>python Python 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credi
PyTorch创建张量的四种方法
锦恢的博客
09-25 7716
pytorch中创建张量的方法一共有4种：torch.tensor()、torch.Tensor()、torch.as_tensor()和torch.from_numpy()。 一、创建tensor默认类型的不同 假设我们从一个numpy数组出发，创建一个tensor： >>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> t1 = torch.Tensor(a) >>> t2 = torch.tensor(a) >>> t
PyTorch中的张量数据类型
Z_YuSen的博客
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这篇博文是一个pytorch初学者的整理笔记，关于PyTorch中的张量数据类型及其代码示例的内容，如有不对还请大家批评指正。
Pytorch 中 Variable 和 Tensor 的 bool 特性
qq_37950540的博客
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Variable 的 bool >>> vx Variable containing: 0.3535 0.5137 0.4131 0.5732 0.8076 0.4160 1.0000 0.6436 0.3682 0.8086 0.4863 0.9268 [torch.cuda.FloatTensor of size 3x4 (GPU 0)] >...
pytorch 张量 张量的数据类型
hhhhxxn的博客
11-23 2401
定义： 在数学中，如果一个数组的维度超过2，那么我们可以称该数组为张量。 但是在PyTorch中，张量属于一种数据结构，它可以是一个标量、一个向量、一个矩阵，甚至是更高维度的数组。 因此PyTorch中的张量（Tenser）和Numpy中的数组（ndarray）非常相似，在使用时也会经常将二者相互转化。 在深度网络中，基于PyTorch的相关计算和优化都是在Tenser的基础上完成的。 一、张量的数据类型 在torch中CPU和GPU张量分别有8种数据类型 ...
pytorch 中的张量如何修改数据类型
weixin_37707670的博客
10-19 3039
tensor张量有不同的数据类型，例如torch.long，torch.float32,torch.float16等之间可以相互转化 import torch x = torch.zeros([2,2]) x = x.to(torch.long) x = x.to (torch.float32)
深度学习 | pytorch（一）张量的创建和常用方法
qq_44250700的博客
09-05 5933
文章目录一、张量的创建1、张量的类型①整数型②浮点型③布尔型张量④复数类型2、张量类型的转化①隐式转化③使用.float()、.int()对张量进行转化3、创建高维度的张量4、零维张量：只包含一个元素，但又不是单独的一个数4、高维张量二、张量的形变1、flatten拉平：将任意维度张量转化为一维张量2、reshape方法：任意变形①转化成一维张量②转化成二维张量③转化成三维张量三、特殊张量的创建方法1、创建特殊取值的张量（返回结果默认为浮点型）①全零张量 .zeros()②全1张量 .ones()③单位矩阵
pytorch创建整数张量
最新发布
01-11
在PyTorch中，可以使用`torch.tensor()`函数来创建整数张量。下面是一些示例： 1. 创建一维整数张量[^1]: ```python import torch t1 = torch.tensor([1, 2, 3]) print(t1) # 输出: tensor([1, 2, 3]) ``` 2. 使用`torch.Size`信息创建张量: ```python desired_shape = torch.Size([1, 1, 3, 2, 1, 2]) t1 = torch.zeros(desired_shape) print(t1.shape) # 输出: torch.Size([1, 1, 3, 2, 1, 2]) ``` 3. 创建与已有张量形状相同的整数张量: ```python t1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) filled_t1 = torch.full_like(t1, 2) # 填充2到t1的形状 print(filled_t1) # 输出: tensor([[2, 2], # [2, 2]]) ``` 4. 判断两个张量是否全等于: ```python a = torch.randn(4, 3, 32, 32) a1 = a.clone() equal_check = torch.all(torch.eq(a, a1)) print(equal_check) # 输出: tensor(True) ``` 这里`torch.eq()`比较两个张量元素是否相等，`torch.all()`则判断所有元素是否都满足条件。
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