torch.ones

tensor 基础数据结构 2022-09-05

1.1,2],[3,4]]data_np=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(data_np)print(f"tensormatrix:n{x_np}\n")x_one=torch.ones_like

DrTiger2017·2024-02-04 09:29

pytorch英文文档--Tensors

从numpy数组中初始化从另一个张量中torch.ones_like(x_data)使用随机数或常量初始化shape=(2,3)rand_tensor=torch.rand(shape)ones_tensor

沐沐木穆·2024-02-03 14:10

pytorch基础语法问题

这里写目录标题pytorch基础语法问题shapetorch.ones_like函数和torch.zeros_like函数y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph

Selvaggia·2023-11-11 04:10

pytorch每日一学19(torch.ones()与torch.ones_like())创建全为1的tensor

第19个方法其实接下来这两个方法和我前面的torch.zeros()和torch.zeros_like()是完全相似的，只是一个创建全1，一个创建全0，所以大家可以仿照前面即可。torch.ones(*size,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)->Tensortorch.ones_

Fluid_ray·2023-11-06 12:26

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

这个的原因是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建也就是说传递的时候loss.backward()需要加上一个参数loss.backward(torch.ones_like(loss))这样就可以啦

安之若醇·2023-10-15 10:38

PyTorch之张量的相关操作大全 -＞（个人学习记录笔记）

`torch.from_numpy(ndarray)`1.2依据数值创建1.2.1`torch.zeros`1.2.2`torch.zeros_like`1.2.3`torch.ones`1.2.4`torch.ones_like

songbaoxian·2023-09-15 08:15

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化

matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.sigmoid(x)y.backward(torch.ones_like

AncilunKiang·2023-09-13 21:58

动手学深度学习笔记第四章（多层感知器）

4.1多层感知器y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)这里的retain_graph=True参数：pytorch进行一次backward之后，

冬青庭院·2023-01-31 14:25

深度学习_多层感知机

requires_grad=True)y=torch.relu(x)d2l.plot(x.detach(),y.detach(),'x','relu(x)',figsize=(5,2.5))y.backward(torch.ones_like

JamyJ·2023-01-21 19:01

pytorch中backward()函数详解

在最开始使用Pytorch时，关于反向传播函数，有时会报错，简单的说，如果你的Y值是个标量，那么直接使用:y.backward()就可以了，但是如果你的Y是个向量或矩阵，那么就不一样:y.backward(torch.ones_like

奥特曼熬夜不sleep·2023-01-13 09:47

pytorch张量操作

pytorch张量操作张量的数据类型张量的生成torch.tensor()torch.Tensor()torch.ones_like()/torch.zeros_like()张量和numpy数据的相互转换随机数生成张量张量的操作

丶夜未央丶·2023-01-12 08:04

torch.ones_like函数和torch.zero_like函数

torch.ones_like函数和torch.zeros_like函数的基本功能是根据给定张量，生成与其形状相同的全1张量或全0张量，示例如下：input=torch.rand(2,3)print(input

烟雨风渡·2023-01-03 17:39

pytorch教程汉化 | 从零开始学torch

x_data=torch.tensor(data)np_array=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)#创建形状相同的tensorx_ones=torch.ones_like

qq_36415271·2022-12-05 14:11

Pytorch常用API汇总(持续更新)

Pytorch常用API汇总文章目录Pytorch常用API汇总张量创建torch.tensor()torch.zeros()torch.zeros_like()torch.ones()torch.ones_like

Elijah_0·2022-12-01 14:17

torch.ones_like()

device=None,requires_grad=False,memory_format=torch.preserve_format)→Tensor返回一个填充了标量值1的张量，shape与input相同torch.ones_like

Stig_Q·2022-12-01 07:48

看深度学习代码遇见的一些torch用法

torch.ones_like(mask)返回一个填充了标量值1的张量，其大小与mask相同。torch.log是以自然数e为底的对数函数。logits_m

Spanish_pie·2022-11-25 18:13

nn.PairwiseDistance 和 torch.cdist 和 MSELoss 计算距离

下面是三种计算0nn.PairwiseDistance和torch.cdistL1距离一维度L1距离output=torch.arange(1,6).float()target=torch.ones_like

月亮不知道·2022-11-25 05:53

pytorch: grad can be implicitly created only for scalar outputs 的解决办法

如果X.grad报错：gradcanbeimplicitlycreatedonlyforscalaroutputs加上去X.backward(torch.ones_like(X))即可。

程序猿的探索之路·2022-11-24 02:09

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs的原因：Pytorch不支持对张量的求导

浏览了很多博客，给出的解决方案都是说在求导时，加一个torch.ones_like(z)的参数。下面给出一个实例来分析一下torch.ones_like(z)的作用。

信小颜·2022-11-23 09:52

Pytorch中实现CPU和GPU之间的切换

案例：#判断是否可以使用GPUiftorch.cuda.is_available():d=torch.device('cuda')a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.ones_like

浅蓝的风·2022-11-19 22:44

每日学习记录

array构造#np_array=np.array(data)#b=torch.from_numpy(np_array)###从另外一个张量构造##c1=torch.zeros_like(a)#c2=torch.ones_like

辉辉小学生·2022-10-08 07:05

pytorch - CUDA张量

可以使用#``torch.device``将张量移动到指定的设备中iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")#aCUDA设备对象y=torch.ones_like

real小熊猫·2022-09-25 01:54

pytorch之torch.zeros_like，torch.ones_like和tensor按索引赋值

1.torch.zeros_like可以生成和括号内变量维度一致的全是0的内容。例如：输入维度为1×8×3×51\times8\times3\times51×8×3×5的x，要生成跟x相同维度且值全为0的y，则如下所示：2.torch.ones_like可以生成和括号内变量维度一致的全是1的内容。例如：输入维度为1×8×3×51\times8\times3\times51×8×3×5的x，要生成跟

Love向日葵的兮兮子·2022-09-09 07:24

Pytorch autograd.backward理解

是一个标量,无脑使用loss.backward()进行反向传播计算梯度即可.但是碰到有些代码中出现了多个loss,比如这样的代码:torch.autograd.backward([loss0,loss1],[torch.ones_like

LuffysMan·2022-09-09 07:02

【玩转yolov5】之anchor匹配策略(build_targets)分析(2)

gridxygxi=gain[[2,3]]-gxy#inverse#这两个条件可以用来选择靠近的两个邻居网格j,k=((gxy%1.1.)).Tl,m=((gxi%1.1.)).Tj=torch.stack((torch.ones_like

昌山小屋·2022-08-09 09:17

从零开始学习Pytorch之张量的数学运算

None)功能：逐元素计算input+alpha×other·input：第一个张量·alpha：乘项因子·other：第二个张量t1=torch.randn((3,3))#3×3的标准正态分布矩阵t2=torch.ones_like

菜鸟12134·2020-08-19 02:01

pytorch学习（二）创建tensor的方法（超详细！）以及tensor和numpy,variable相互转换、pytorch常用函数操作

tensor.IntTensor，使用numpy创建tensor（numpy和tensor相互转换）(Pytorch中的variable,tensor与numpy相互转化的方法链接)torch.ones()、torch.ones_like

徕胖·2020-08-16 19:13

Pytorch 张量Tensor小结

函数名说明torch.tensor()传入数据如tensor([2,3])torch.zeros(),torch.zeros_like()全0torch.ones(),torch.ones_like()

w55100·2020-08-03 11:15

Pytorch-如何使用GPU进行训练