Pytorch中的tensor.new(..)方法的目的是什么，我在文档中没有找到任何东西。看起来，它创建了一个新的张量(如名称所示)，但是为什么我们不只是使用torch.Tensor构造函数，而不是使用这个需要现有张量的新方法。
提前谢谢你。
浏览 1提问于2018-03-13得票数 20
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我在中输入并运行torch.Tensor(2, 3)。它确实起作用了，但它返回了一个奇怪的2x3张量，其中甚至包括nan。tensor([[3.8202e-36, 0.0000e+00, 3.9236e-44],我搜索了以找出默认构造函数的分布，但是没有编写使用Tensor类构造函数创建
浏览 11提问于2021-02-14得票数 0
我在PyTorch中创建了一个sparse_coo张量： import torch
i = torch.tensor([[0, 1, 1],[2, 0, 2]])v = torch.tensor([3, 4, 5], dtype=torch.float32)
# create sparse_coo_tensorsparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(i, v, [2, 4])
浏览 274提问于2020-10-27得票数 0
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我使用的是2017/18年度编写的代码库，我发现了以下代码：audio_norm = torch.autograd.Variable(audio_norm, requires_grad=False)
我知道，Variable中的包装张量以前允许将它们的梯度合并到火炬以前版本的计算图中(现在不再需要)，但我不知道在torch.autograd.Vari
浏览 7提问于2022-05-04得票数 1
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我有两个概率分布。我应该如何在PyTorch中找到它们之间的KL-分歧？正则交叉熵只接受整数标签。
浏览 0提问于2018-04-17得票数 17
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从0.4.0版本开始，就可以使用torch.tensor和torch.Tensor了
有什么关系？提供这两种非常相似和混乱的备选方案的理由是什么？
浏览 0提问于2018-08-18得票数 50
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我有两个Pytorch张量(实际上，只是一维列表)，t1和t2。是否可以对它们进行并行迭代，例如，执行如下操作谢谢。
浏览 1提问于2019-04-03得票数 10
我想深入了解PyTorch张量内存模型是如何工作的。所以，我在这里对张量t2中的一些值进行切片和更新不出所料，它在t2和arr中进行了更新，因为它们共享相同的内存缓冲区。请记住，t1是使用torch.Tensor()构造的，而t2是使用torch.from_numpy()构造的
In [100]
浏览 173提问于2018-01-28得票数 43
如何构造PyTorch中给定张量的边际概率向量
我有一个形状的张量'A‘，Dim1：<128>，Dim2：<64>，Dim1中的每个元素都是从未知分布中提取的，我需要检查Dim2向量是否在其他128个样本中出现过如果有，则这个元素的边际概率增加1，并记录在另一个张量'B‘中，它的形状是
浏览 2提问于2022-01-20得票数 0
在PyTorch中，张量的许多方法有两个版本--一个带有下划线后缀，另一个没有。如果我试一试，它们似乎也会做同样的事情：Out
浏览 0提问于2018-10-21得票数 15
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描述 我正在设置一个torch.Tensor用于掩蔽目的。在尝试按索引选择条目时，事实证明，使用numpy.ndarray和torch.Tensor保存索引数据的行为是不同的。我希望能够访问这两个框架中的设计和解释差异的相关文档。复制步骤 环境 来自官方版本的容器中的Pytorch1.3：pytorch/pyt
浏览 11提问于2020-01-15得票数 2
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当我们讨论pytorch中的自微分时，我们通常会根据张量的公式得到张量的图形结构，pytorch将通过使用链规则跟踪图形树来计算梯度。但是，我想知道在叶节点上会发生什么？pytorch是用解析导数硬编码整个基本函数列表，还是使用数值方法计算梯度？一个简单的例子： return x ** 2
浏览 19提问于2020-07-22得票数 3
1回答
我目前正试图从openAi健身房环境中解决摆V0问题，该环境有一个连续的动作空间。因此，我需要使用正态分布来采样我的行为。我不明白的是，当使用log_prob时，它的维度是：from torch.distributions import Normal
means = torch.tensor)，但它输出了一个大小的张量(2，2)。但是，当对离散环境<
浏览 4提问于2020-03-19得票数 7
3回答
我试着在网上搜索文档，但我找不到任何给我答案的东西。.numpy()函数是做什么的？给出的示例代码如下： y_true = [] y_true.append(y_batch.numpy()[0].tolist
浏览 134提问于2020-09-19得票数 5
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我和有同样的问题。但是，我希望在每个组(或标签)中创建我的张量的产品。不幸的是，我找不到一个本机PyTorch函数来解决我的问题，就像产品的假设scatter_prod_ (和等效于scatter_add_ )一样，这是中使用的函数。从的问题中回收示例代码，考虑2D张量：
samples = torch
浏览 39提问于2022-12-02得票数 1
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如何利用PyTorch在熊猫df上训练一个简单的神经网络
列df["Target"]是网络的目标(例如标签)。
浏览 1提问于2018-05-12得票数 83
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从PyTorch 0.4开始，这个问题就不再有效了。04年，Tensor__s和Variable__s合并。XXXXXXXXXXX in mulAssertionError例如，在运行以
浏览 3提问于2017-07-02得票数 8
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有人能帮我在Pytorch1.4中如何对两个张量执行逐位AND操作吗？ 显然，我只能在官方document中找到NOT和XOR操作 ?
浏览 57提问于2020-01-21得票数 0
我正在努力解决一个我无法用PyTorch代码解决的问题。我的任务很简单:只需要得到两个张量的内积。但是，在某些情况下，输出变为零，而不是返回正确的值。b = torch.tensor([3.,1.])b.dot(b) # this returns 0., wh
浏览 0提问于2019-09-05得票数 0
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2, 4, -1], ])
for i, x in enumerate(X):
[-2,4,-1], [1, 6, -1], [6, 2, -1],当循环是一个numpy数组时，它是很好的。但是我想使用pytorch张量，那么枚举的<
浏览 1提问于2020-07-08得票数 2
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