torch.zeros

torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → TensorReturns...Default: False.Example:>>> torch.zeros(2, 3)tensor([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])>>> torch.zeros

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torch.zeros( )

# 输入：import torchx=torch.zeros(3)print(x)Output：tensor([0., 0., 0.])解决方法：报错的原因是函数返回值得数量不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致

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是的

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一文搞懂深度网络初始化（Xavier and Kaiming initialization）

现在我们按照Xavier的方法来初始化参数：W1 = torch.randn(784, nh) * math.sqrt(1 / 784)b1 = torch.zeros(nh)W2 = torch.randn...W1 = torch.randn(784, nh) * math.sqrt(2 / 784)b1 = torch.zeros(nh)W2 = torch.randn(nh, 1) * math.sqrt...(2 / nh)b2 = torch.zeros(1)z1 = linear(x_train, W1, b1)a1 = relu(z1)a1.mean(), a1.std()(tensor(0.4553...import torch.nn.init as initW1 = torch.zeros(784, nh)b1 = torch.zeros(nh)W2 = torch.zeros(nh, 1)b2 =...(784, nh[0])b1 = torch.zeros(nh[0])W2 = torch.zeros(nh[0], nh[1])b2 = torch.zeros(nh[1])W3 = torch.zeros

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PyTorch入门视频笔记-创建数值相同的张量

创建全 0 或全 1 的张量创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为...torch.zeros(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) 和 torch.ones...比如执行torch.zeros([2, 2], out = tensor_a)，相当于执行tensor_a = torch.zeros([2, 2])； dtype = None（可选参数）:指定返回张量的数据类型...In[1]: import torch # 创建全为0或1的0D张量(标量) scalar_zero = torch.zeros([]) scalar_one...In[3]: # 创建全为0或1的2D张量(矩阵) mat_zero = torch.zeros([2, 2]) mat_one = torch.ones([2, 2])

1.4K1 0

利用PyTorch使用LSTM

torch import torch.nn as nn cell = nn.LSTMCell(input_size=100, hidden_size=20) # one layer LSTM h = torch.zeros...(3, 20) c = torch.zeros(3, 20) x = torch.randn(10, 3, 100) for xt in x: h, c = cell(xt, [h, c]) print...nn.LSTMCell(input_size=100, hidden_size=30) cell2 = nn.LSTMCell(input_size=30, hidden_size=20) h1 = torch.zeros...(3, 30) c1 = torch.zeros(3, 30) h2 = torch.zeros(3, 20) c2 = torch.zeros(3, 20) x = torch.randn(10, 3

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PyTorch 1.3 —新增功能？

import torch batch = torch.zeros(64, 3, 100, 100, names=('N', 'C', 'H', 'W')) print(batch.names) 创建命名张量...(64, 3, 100, 100, names=('N', 'C', 'H', 'W')) batch2 = torch.zeros(64, 3, 100, 100, names=('N', 'C',...(64, 3, 100, 100, names=('N', 'C', 'H', 'W')) batch2 = torch.zeros(64, 3, 100, 100, names=('N', 'C',...= torch.zeros(64, 3, 100, 100, names=('N', 'C', 'H', 'W')) batch3 = torch.zeros(64, 3, 100, 100) batch4...= torch.zeros(64, 3, 100, 100) batch5 = torch.zeros(64, 3, 100, 100, names=('N', 'C', 'W', 'H')) #

3.2K3 0

循环神经网络——中篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】

) 定义模型 num_hiddens = 256 rnn_layer = nn.RNN(len(vocab), num_hiddens) 隐状态：（隐藏层数，批量大小，隐藏单元数） state = torch.zeros...=1): if not isinstance(self.rnn, nn.LSTM): # nn.GRU以张量作为隐状态 return torch.zeros...W_hc, b_c = three() # 候选记忆元参数 # 输出层参数 W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs)) b_q = torch.zeros...((batch_size, num_hiddens), device=device), torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device...W_hh, b_h = three() # 候选隐状态参数 # 输出层参数 W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs)) b_q = torch.zeros

2552 0

PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

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从零开始学Pytorch（十一）之ModernRNN

num_hiddens)), _one((num_hiddens, num_hiddens)), torch.nn.Parameter(torch.zeros...候选隐藏状态参数 # 输出层参数 W_hq = _one((num_hiddens, num_outputs)) b_q = torch.nn.Parameter(torch.zeros...W_hh, b_h, W_hq, b_q]) def init_gru_state(batch_size, num_hiddens, device): #隐藏状态初始化 return (torch.zeros...num_hiddens)), _one((num_hiddens, num_hiddens)), torch.nn.Parameter(torch.zeros...((batch_size, num_hiddens), device=device), torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device

4022 0

从零开始学Pytorch（十四）之优化算法进阶

5895 0

Python|张量创建操作

torch.from_numpy(a) >>> t tensor([ 1, 2, 3]) >>> t[0] = -1 >>> a array([-1, 2, 3]) torch.zeros...例子 >>> torch.zeros(2, 3) tensor([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]]) >>> torch.zeros

1.3K1 0

PyTorch代码调试利器: 自动print每行代码的Tensor信息

比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算，全是在 CPU 上进行的，一直没有报错，直到第十行需要跟你作为输入传进来的...例子1 比如说我们写了一个非常简单的函数： def myfunc(mask, x): y = torch.zeros(6) y.masked_scatter_(mask, x)...cuda:0> 21:41:42.941668 call 5 def myfunc(mask, x): 21:41:42.941834 line 6 y = torch.zeros...这一行对应代码中的 y = torch.zeros(6)。于是我们意识到，在使用 torch.zeros 的时候，如果不人为指定设备的话，默认创建的 tensor 是在 CPU 上的。...我们把这一行改成 y = torch.zeros(6, device= cuda )，这一行的问题就修复了。

1K1 0

BPCLSTM

staticmethod def init_hidden(batch_size, hidden_c, shape): try: return(Variable(torch.zeros...shape[0], shape[1])).cuda(), Variable(torch.zeros...shape[0], shape[1])).cuda()) except: return(Variable(torch.zeros...shape[0], shape[1])), Variable(torch.zeros

8475 0

多分类问题线性层和训练部分代码的构建

batch_size=batch_size, shuffle=True) w1, b1 = torch.randn(200, 784, requires_grad=True),\ torch.zeros...(200, requires_grad=True) w2, b2 = torch.randn(200, 200, requires_grad=True),\ torch.zeros(200..., requires_grad=True) w3, b3 = torch.randn(10, 200, requires_grad=True),\ torch.zeros(10, requires_grad

6242 0

PyTorch 4.0版本迁移指南

False），例如： >>> existing_tensor.requires_grad_() >>> existing_tensor.requires_grad True >>> my_tensor= torch.zeros...>>> x= torch.zeros(1, requires_grad=True) >>> with torch.no_grad(): ......0.4373]], dtype=torch.float64, device='cuda:1') >>> x.requires_grad # default is False False >>> x= torch.zeros...>>> x.new_ones(4, dtype=torch.int) tensor([1, 1, 1, 1], dtype=torch.int32) 要指定所需的形状，可以在大多数情况下使用元组（例如torch.zeros...((2, 3))）或可变参数（例如，torch.zeros(2, 3)）。

2.6K2 0

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

1.3K2 0

PyTorch代码调试利器: 自动print每行代码的Tensor信息

1.1K2 0

PyTorch基础

torch.randn(2,2) torch.range:用于生成数据类型为浮点型的且自定义取值范围的Tensor，参数有三个：起始值、结束值、步长 a = torch.range(1,20,1) torch.zeros...:用于生成数据类型为浮点型且维度指定的Tensor，元素全为0 a = torch.zeros(1,1) torch.abs(a):各项参数的绝对值 torch.add(a,b):求和 torch.clamp

3342 0

用pytorch写个RNN 循环神经网络

state = torch.zeros((1, batch_size, num_hiddens)) state.shape 使用torch.zeros用零向量初始化隐状态。...begin_state(self, device, batch_size=1): if not isinstance(self.rnn, nn.LSTM): return torch.zeros...self.num_hiddens), device=device) else: return (torch.zeros...self.rnn.num_layers, batch_size, self.num_hiddens), device=device), torch.zeros

8831 0

浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

,requires_grad=True) b = torch.zeros(1,2) b[0,0] = a[0,0] ** 2 b[0,1] = a[0,1] ** 3 out = 2 * b #其参数要传入和...,requires_grad=True) b = torch.zeros(1,2) b[0,0] = a[0,0] ** 2 + a[0,1] b[0,1] = a[0,1] ** 3 + a[0,0...,requires_grad=True) b = torch.zeros(1,2) b[0,0] = a[0,0] ** 2 + a[0,1] b[0,1] = a[0,1] ** 3 + a[0,0...,requires_grad=True) b = torch.zeros(1,2) b[0,0] = a[0,0] ** 2 + a[0,1] b[0,1] = a[0,1] ** 3 + a[0,0...from torch import nn a = Variable(torch.FloatTensor([[2,3],[1,2]]),requires_grad=True) w = Variable( torch.zeros

1.5K2 0

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torch.zeros( )

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