torch.Tensor 是torch.FloatTensor的別名。
tensor可用Python list或sequence 使用torch.tensor()進行構造。

import torch x=torch.tensor([[10,20],[2,4]]) print(x) tensor([[10, 20],[ 2, 4]]) import torch a=[[10.2,20.6],[2,4]] x=torch.DoubleTensor(a) print(x) y=torch.IntTensor(a) print(y) tensor([[10.2000, 20.6000],[ 2.0000, 4.0000]], dtype=torch.float64) tensor([[10, 20],[ 2, 4]], dtype=torch.int32) <ipython-input-14-f9db31b67daa>:5: DeprecationWarning: an integer is required (got type float). Implicit conversion to integers using __int__ is deprecated, and may be removed in a future version of Python.y=torch.IntTensor(a)

torch.tensor()始終復制數據。如果您有一個 Tensor數據，并且只想更改它的requires_grad標志，可使用requires_grad_()或 detach() 防止拷貝。
如果您有一個numpy數組并希望避免復制 ，可使用torch.as_tensor()。

import torch import numpy as np a = np.arange(8) b = a.reshape(4,2) print (b) y=torch.torch.as_tensor(b) print(y) y[1][1]=55 print(y) print(b) [[0 1][2 3][4 5][6 7]] tensor([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7]]) tensor([[ 0, 1],[ 2, 55],[ 4, 5],[ 6, 7]]) [[ 0 1][ 2 55][ 4 5][ 6 7]] import torch y=torch.zeros([2, 4], dtype=torch.int32) print(y) tensor([[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0]], dtype=torch.int32)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch随笔-2的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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