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Python|张量创建操作[4]

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福贵
发布2020-05-27 23:50:21
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发布2020-05-27 23:50:21
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文章被收录于专栏:合集

创建操作续2

torch.logspace(start, end, steps=100, base=10.0, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

返回一个一维的张量,使用对数,从start到end。比如在start处,值是10,base是2,那么start对应的值输出为2的10次方。参数

  • start(float):点集的开始值
  • end:点集的结束值
  • steps(int):默认100,在start和end之间点集的数量
  • base(float):对数函数的底值,默认10.0
  • out(Tensor,可选参数):输出张量
  • dtype
  • layout
  • device
  • requires_grad

例子

代码语言:javascript
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    >>> torch.logspace(start=-10, end=10, steps=5)

    tensor([ 1.0000e-10,  1.0000e-05,  1.0000e+00,  1.0000e+05,  1.0000e+10])

    >>> torch.logspace(start=0.1, end=1.0, steps=5)

    tensor([  1.2589,   2.1135,   3.5481,   5.9566,  10.0000])

    >>> torch.logspace(start=0.1, end=1.0, steps=1)

    tensor([1.2589])

    >>> torch.logspace(start=2, end=2, steps=1, base=2)

    tensor([4.0])

torch.eye(n, m=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

返回一个2维的张量,对角是1,其余位置是0。参数

  • n(int):行数
  • m(int,可选参数):列数,默认等于n
  • out(Tensor,可选参数)
  • dtype
  • layout
  • device
  • requires_grad

例子

代码语言:javascript
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    >>> torch.eye(3)

    tensor([[ 1.,  0.,  0.],

            [ 0.,  1.,  0.],

            [ 0.,  0.,  1.]])

torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requiresgrad=False, pinmemory=False) → Tensor

返回一个未初始化的张量,形状由size指定 参数:

  • size(int...):整数序列,可以是集合,list,tuple等等
  • out
  • dtype
  • layout
  • device
  • requires_grad
  • pin_memory(bool,可选参数):只对cpu张量有效,默认False,用来确定是否分配在一个固定的内存
  • memory_format

例子

代码语言:javascript
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    >>> torch.empty(2, 3)

    tensor(1.00000e-08 *

           [[ 6.3984,  0.0000,  0.0000],

            [ 0.0000,  0.0000,  0.0000]])

torch.emptylike(input, dtype=None, layout=None, device=None, requiresgrad=False, memoryformat=torch.preserveformat) → Tensor

返回一个未初始化的张量,和oneslike()和zeroslike()方法类同。

例子

代码语言:javascript
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    >>> torch.empty((2,3), dtype=torch.int64)

    tensor([[ 9.4064e+13,  2.8000e+01,  9.3493e+13],

            [ 7.5751e+18,  7.1428e+18,  7.5955e+18]])

torch.full(size, fillvalue, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requiresgrad=False) → Tensor

返回一个指定值,且全部填充了的张量 参数

  • size(int...)
  • fill_value:输出张量需要填充的值
  • out
  • dtype
  • layout
  • device
  • requires_grad

例子

代码语言:javascript
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    >>> torch.full((2, 3), 3.141592)

    tensor([[ 3.1416,  3.1416,  3.1416],

            [ 3.1416,  3.1416,  3.1416]])

torch.fulllike(input, fillvalue, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requiresgrad=False, memoryformat=torch.preserve_format) -> Tensor

参考函数名称后缀带like的使用

torch.quantizepertensor(input, scale, zero_point, dtype) → Tensor

根据给出的scale和零点,把浮点类型的张量量化成的新张量 参数

  • input(Tensor):需要转化的张量
  • scale(float):
  • zero_point(int):原点的位移
  • dtype

例子

代码语言:javascript
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    >>> torch.quantize_per_tensor(torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0]), 0.1, 10, torch.quint8)

    tensor([-1.,  0.,  1.,  2.], size=(4,), dtype=torch.quint8,

           quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=0.1, zero_point=10)

    >>> torch.quantize_per_tensor(torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0]), 0.1, 10, torch.quint8).int_repr()

    tensor([ 0, 10, 20, 30], dtype=torch.uint8)
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原始发表:2020-05-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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            • torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requiresgrad=False, pinmemory=False) → Tensor
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                • torch.emptylike(input, dtype=None, layout=None, device=None, requiresgrad=False, memoryformat=torch.preserveformat) → Tensor
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