我在中发现,CAddTable应该作为
x = x1 + x2 # instead of CAddTable(x1, x2) in older version
PyTorch会做其他的事情,比如自动毕业
但是如果我有多个张量,也就是。将上述输入从两个张量更改为一个张量列表。PyTorch还能做类似的事情吗?
我有一个Pytorch代码,它在for循环的每一次迭代中生成一个Pytorch张量,都是相同大小的。我想把每个张量分配给一排新的张量,其中包括最后的所有张量。在其他作品中,像这样的作品
for i=1:N:
X = torch.Tensor([[1,2,3], [3,2,5]])
#Y is a pytorch tensor
Y[i] = X
我想知道怎样才能用Py手电筒来实现这一点。
例如,我有一个N B x H张量列表(即N x B x H张量)和一个N向量列表(即N x B张量)。我要把列表中的每个B x H张量乘以相应的B维张量,从而得到N x H张量。
我知道如何使用单个for-loop和PyTorch来实现计算,但是有矢量注入吗?(即不使用for-loop,只使用PyTorch/numpy操作)
我是Pytorch的初学者,我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像,这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了,但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组,但由于我使用的是Nvidia GPU,所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时,它给出了这个错误: fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
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。
例如,下面的代码演示了这个问题。
a = torch.tensor([3,1])
b = torch.tensor([3.,1.])
a.dot(a) # this returns 10, which is correct
b.dot(b) # this returns 0., which is not correct
我使用的是PyTorch版本1.2,这种情况以前从未发生过.在定义张量的过程中,是否缺少了一些简单的东西?
谢谢您抽时间见
我目前正在尝试将一个值列表转换为一个PyTorch张量,但遇到了一些困难。 导致错误的确切代码是: input_tensor = torch.cuda.FloatTensor(data) 在这里,data是一个包含两个元素的列表:第一个元素是另一个NumPy数组列表,第二个元素是一个元组列表。这两个列表的大小不同,我认为这会导致以下错误: *** ValueError: expected sequence of length x at dim 2 (got y) 通常,y比x大。我曾尝试使用IPython终端查看问题所在,但似乎无法将这种格式的数据直接转换为PyTorch张量。不过,获取da
对于numpy,我可以这样做一个简单的矩阵乘法:
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是,这不适用于PyTorch:
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误:
RuntimeError:一维张量,但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法?