文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。 我们已经见过的PyTorch张量就是PyTorch类torch.Tensor 的实例。...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...这是torch.Tensor() 构造函数缺少配置选项的示例。这也是使用 torch.tensor() 工厂函数创建张量的原因之一。 让我们看一下这些替代创建方法之间的最后隐藏的区别。
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...Tensor与 Variable Variable是Pytorch的0.4.0版本之前的一个重要的数据结构，但是从0.4.0开始，它已经并入了Tensor中了。...is_leaf: 指示是否是叶子结点（张量） Tensor PyTorch0.4.0版开始， Variable 并入 Tensor dtype: 张量的数据类型，如 torch.FloatTensor...t相同，因此out是一个输出的作用，将张量生成的数据赋值给另一个变量。...2.5 torch. full() 2.6 torch.full_like（） 功能：依据input 形状创建指定数据的张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3) fill_value : 张量的值
张量的创建 张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like(input...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象，它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。...常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...5.5000e+01, 4.4000e+01, 8.9082e-39], [2.2000e+01, 4.4000e+01, 2.2000e+01]]) torch.zeros(）：创建元素值全为零的张量...1的张量。...pytorch.tensor() 给定元素手动创建张量 >>> torch.tensor(1) # 零维张量（标量） tensor(1) >>> torch.tensor((1,2)) # 1维张量
1.Creation操作 ---- 1.1 转化一个已有数组 ---- 把一个已有数组转化成Tensor，通常有四种方法： torch.Tensor() array = np.arange(5) # 方法...1.2 其他创建张量的方法 ---- 1.2.1 创建全部值为定值的函数 ---- torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided...如果张量在该维的长度不能被整除，最后一片的尺寸会小。 如果 split_size_or_sections 是一个列表，张量会按每个元素值切片。...torch.sum(input, dim, keepdim=False, dtype=None)：返回张量内元素的和。...，每个比较返回一个布尔值，最终返回一个与被比较元素形状相同的张量： torch.eq(input, other, out=None)：如果 input 中的元素等于 output 中的对应元素，返回 True
3.PyTorch的不同形态 ---- PyTorch可以通过不同方式形态达到同样的目的。...在Pytorch中，张量的很多运算既可以通过它自身的方法，也可以作为Pytorch中的一个低级函数来实现。...3.0, 5.0]]) >>> points tensor([[1., 4.], [2., 1.], [3., 5.]]) 5.1 张量的 size ---- 获得一个张量的形状有四种方法...5.2 张量的 storage offset ---- 查看张量内的相应元素与内存中第一个元素的相对位移。..., 1.0, 3.0, 5.0，second_point 距离这个张量在内存中的第一个元素的距离是 2。
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...进行切分 返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示 每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度...注意list中长度总和必须为原张量在改维度的大小，不然会报错。...：在维度dim 上，按 index 索引数据 返回值：依index 索引数据拼接的张量 input : 要索引的张量 dim 要索引的维度 index 要索引数据的序号 code： t = torch.randint...True 进行索引 返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量 t
增加维度 增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此张量中的元素并没有发生改变，仅仅改变了张量的理解方式。...比如一张 大小的灰度图片保存为形状为 的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为 。 “图片张量的形状有两种约定： 通道在后的约定。...PyTorch 将通道维度放在前面: ” 使用 torch.unsqueeze(input, dim) 可以在指定的 dim 维度前插入一个长度为 1 的新维度。...对于输入张量为 的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为 ，对比不同维度的输入张量： 输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为 输入张量的维度...dim = 5) error >>> # print(x.size()) Traceback (most recent call last): File "/home/chenkc/code/pytorch
For example: x.copy(y), x.t_(), will change x.关于x.item()用法： 文档中给了例子，说是一个元素张量可以用item得到元素值，请注意这里的print(...x)和print(x.item())值是不一样的，一个是打印张量，一个是打印元素：x = torch.randn(1)print(x)print(x.item())#结果是tensor([-0.4464...])-0.44643348455429077那么如果x不是只含一个元素张量可以吗？...本菜试了一下，不行的！...但是可以用这种方法访问特定位置的元素：x = torch.randn(2, 2)print(x[1, 1])print(x[1, 1].item())#结果tensor(0.4279)0.4278833866119385
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select torch.index_select 是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。...它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...torch.gather torch.gather 是 PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。
view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...本文主要介绍 view 和 reshape 方法，在 PyTorch 中 view 方法存在很长时间，reshape 方法是在 PyTorch0.4 的版本中引入，两种方法功能上相似，但是一些细节上稍有不同...view 只能用于数据连续存储的张量，而 reshape 则不需要考虑张量中的数据是否连续存储 nD 张量底层实现是使用一块连续内存的一维数组，由于 PyTorch 底层实现是 C 语言 (C/C++...如果元素在存储的逻辑结构上相邻，在存储的物理结构中也相邻，则称为连续存储的张量； 如果元素在存储的逻辑结构上相邻，但是在存储的物理结构中不相邻，则称为不连续存储的张量； 为了方便理解代码，先来熟悉一些方法...view 方法会返回原始张量的视图，而 reshape 方法可能返回的是原始张量的视图或者拷贝 原始张量的视图简单来说就是和原始张量共享数据，因此如果改变使用 view 方法返回的新张量，原始张量也会发生相对应的改变
在PyTorch中，您可以使用Python的PIL库（Pillow）来随机截取图片，然后将其读取为张量。...使用PyTorch的ToTensor类将PIL图像转换为张量。...PyTorch期望这些维度为[Channel, Height, Width]。如果您的张量维度与此不同，可以使用permute方法调整。...我们首先安装了PyTorch和Pillow。 导入必要的模块。 加载一张图片。 随机截取图片的一部分。 将截取的图片转换为张量。 调整张量的维度，使其符合模型的输入要求。...通过以上步骤，我们可以轻松地将图像随机截取并读取为PyTorch张量，以便用于训练或测试。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor...如果我们像pytorch那样将常量转换为变量： ? 会发现，其实是新建了一个变量，并不是将原始的常量变为了变量、 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
) - 传入参数 mean 的张量中的每个元素都是对应输出元素的正态分布的均值； std(Tensor) - 传入参数 std 的张量中的每个元素都是对应输出元素的正态分布的标准差； generator...()（tensor.numel() 函数返回 tensor 中的元素个数）； 隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，PyTorch 中的广播机制和 TensorFlow 以及 Numpy 中的广播机制类似...「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题...，所以在 PyTorch 1.6 以后的版本这种方法将会舍弃，这里只需要注意一下即可。」
torch.dtype class torch.dtype torch.dtype 属性标识了 torch.Tensor的数据类型。...PyTorch 有八种不同的数据类型： Data typedtypeTensor types32-bit floating pointtorch.float32 or torch.floattorch....，而在对象创建之前此属性标识了即将为此对象申请存储空间的设备名称。...如果没有指定设备编号，则默认将对象存储于current_device()当前设备中； 举个例子， 一个torch.Tensor 对象构造函数中的设备字段如果填写'cuda'，那等价于填写了'cuda:X...'，其中X是函数 torch.cuda.current_device()的返回值。
创建全 0 或全 1 的张量 创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为...]，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数，dim1 为第 1 个维度的元素个数，......创建自定义数值张量 除了将张量的元素值初始化全为 0 或全为 1 的张量依然，有时候也需要全部初始化为某个自定义数值的张量。...）； fill_value: 填充到张量中的元素值，必须为标量值； In[8]: import torch # 创建0D且元素值为5的张量 scalar_a = torch.full...([], 5) # 创建1D且元素值为5的张量 vec_a = torch.full([3], 5) # 创建2D且元素值为5的张量 mat_a
加、减、乘、除 加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...y 的第一个元素为 0，而在 x 和 y 进行除法运算时，y 中的 0 作为了除数。...这些加、减、乘、除基本的数学运算在 PyTorch 中的实现都比较简单，但是在使用过程中还是需要注意以下几点（下面都以乘法为例，其余三种运算同理）： 参与基本数学运算的张量必须形状一致，或者可以通过广播机制扩展到相同的形状...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致； 原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。
本期继续介绍pytorch中，tensor的建立方法。 使用rand函数进行tensor初始化： rand函数会随机产生0~1之间的数值（不包括1）。...在pytorch中使用torch.rand(d1, d2)来建立tensor # torch.rand(d1, d2) a = torch.rand(3, 3) print(a) 输出 tensor([...，torch.rand_like(a)表示接收的参数不再是shape，而是tensor类型。...将上面的a的shape读出来后，再送给rand函数。...当然想生成一维张量时， a = torch.full([1], 2) print(a) tensor([2.])
张量的创建 1.1 张量的基本概念 PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。...PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...创建指定类型的张量 def test03(): # 前面创建的张量都是使用默认类型或者元素类型 # 创建一个 int32 类型的张量 data = torch.IntTensor...将张量移动到 GPU 上有两种方法: 使用 cuda 方法 直接在 GPU 上创建张量 使用 to 方法指定设备 import torch # 1....对于输入都是三维的张量相当于 bmm 运算 对数输入的 shape 不同的张量, 对应的最后几个维度必须符合矩阵运算规则 将变量移动到 GPU 设备的方法，例如: cuda 方法、直接在 GPU
张量是pytorch神经网络的血液，没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。...本文将介绍tensor的创建方法，其中包含了多种API代码需要牢记 法（1）从numpy数组中引用： import torch import numpy as np a = np.array([1,...张量。...], [0.0000e+00, 1.4013e-45, 0.0000e+00]]) 其API为 torch.FloatTensor(d1, d2, d3) 三种方法生成未初始化的数据 #...因此当使用这种方法时，新数据要覆盖之前的旧数据，以免会造成Nan（not a number）的错误。
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