pytorch创建tensor函数详情

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目录

1、通过复制数据构造张量

1.1 torch.tensor()

1.2 将numpy的ndarray转为tensor

2、生成全0或者全1的tensor

3、生成序列

3.1、 生成一个指定步长的等差序列

3.2 生成一个指定步数的等差数列

4、生成指定大小的单位矩阵

5、生成一个指定大小张量

6、 创建一个指定大小的张量。张量的数据是填充的指定值

1、通过复制数据构造张量 1.1 torch.tensor() torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]]) Out[111]:  tensor([[0.1000, 1.2000],         [2.2000, 3.1000],         [4.9000, 5.2000]]) torch.tensor([0, 1])  Out[112]: tensor([0, 1]) torch.tensor([[0.11111, 0.222222, 0.3333333]],              dtype=torch.float64,              device=torch.device('cpu')) Out[113]: tensor([[0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64) torch.tensor(3.14159) Out[114]: tensor(3.1416) torch.tensor([])  Out[115]: tensor([]) torch.tensor([[0.11111, 0.222222, 0.3333333]],              dtype=torch.float64,              device=torch.device('cpu'), requires_grad=True, pin_memory=False) Out[117]: tensor([[0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64, requires_grad=True)

dtype(torch.dtype,可选)–返回张量的所需数据类型。默认值:如果没有,则根据数据推断数据类型。

device(torch.device,可选)–构造张量的装置。如果没有,并且数据是张量,那么就使用数据设备。如果没有且数据不是张量,则结果张量在CPU上构造。

require_grad(bool,可选)– 是否需要保留梯度信息。默认值:False。

pin_memory(bool,可选)–如果设置了,返回的张量将分配到pind内存中。仅适用于CPU张量。默认值:False。

1.2 将numpy的ndarray转为tensor >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) >>> t = torch.as_tensor(a) >>> t tensor([1, 2, 3]) >>> t[0] = -1 >>> a array([-1,  2,  3]) >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) >>> t = torch.as_tensor(a, device=torch.device('cuda')) >>> t[0] = -1 >>> a array([1, 2, 3]) t = torch.as_tensor([2, 2, 2], device=torch.device('cuda')) >>> t tensor([2, 2, 2], device='cuda:0') a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.from_numpy(a) t Out[38]: tensor([1, 2, 3]) t[0] = -1 a Out[40]: array([-1,  2,  3]) 2、生成全0或者全1的tensor torch.zeros(2, 3) Out[41]:  tensor([[0., 0., 0.],         [0., 0., 0.]]) torch.zeros(5) Out[42]: tensor([0., 0., 0., 0., 0.]) torch.ones(2, 3) Out[43]:  tensor([[1., 1., 1.],         [1., 1., 1.]]) torch.ones(5) Out[44]: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])

参数列表:

out:输出的对象

dtype: 返回的张量的所需数据类型。默认值:如果没有,则使用全局默认值(请参阅torch.set_Default_tensor_type())。

layout

device: 构造张量的装置。如果没有,并且数据是张量,那么就使用数据设备。如果没有且数据不是张量,则结果张量在CPU上构造。

requires_grad: 是否需要保留梯度信息。默认值:False。

3、生成序列 3.1、 生成一个指定步长的等差序列 torch.arange(5) Out[45]: tensor([0, 1, 2, 3, 4]) torch.arange(1, 4) Out[46]: tensor([1, 2, 3]) torch.arange(1, 2.5, 0.5) Out[47]: tensor([1.0000, 1.5000, 2.0000])

start: 点集的开始值。默认值:0。

end: 点集的结束值

step: 每对相邻点之间的间隙。默认值:1,可以是小数。

3.2 生成一个指定步数的等差数列 torch.linspace(3, 10, steps=5) Out[49]: tensor([ 3.0000,  4.7500,  6.5000,  8.2500, 10.0000]) torch.linspace(-10, 10, steps=5) Out[50]: tensor([-10.,  -5.,   0.,   5.,  10.]) torch.linspace(start=-10, end=10, steps=1) Out[51]: tensor([-10.]) 4、生成指定大小的单位矩阵 torch.eye(3) Out[58]:  tensor([[1., 0., 0.],         [0., 1., 0.],         [0., 0., 1.]]) 5、生成一个指定大小张量 torch.empty((2,3), dtype=torch.int64) Out[59]:  tensor([[0, 0, 0],         [0, 0, 2]]) 6、 创建一个指定大小的张量。张量的数据是填充的指定值 torch.full((2, 3), 3.141592) Out[67]:  tensor([[3.1416, 3.1416, 3.1416],         [3.1416, 3.1416, 3.1416]])

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