Pytorch中Tensor和tensor的区别
2021/8/16 23:10:08
本文主要是介绍Pytorch中Tensor和tensor的区别,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
默认数据类型
在Pytorch中默认的全局数据类型是float32,用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32
参数
Tensor()如果值传递一个整数,则会生成一个随机的张量:
import torch torch.Tensor(1) 输出:tensor([一个随机值])
如果传递一个可迭代的对象,则输出就是这个可迭代的对象
torch.Tensor([1,2]) 输出:tensor([1.,2.])
这篇关于Pytorch中Tensor和tensor的区别的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2025-01-03用LangChain构建会检索和搜索的智能聊天机器人指南
- 2025-01-03图像文字理解,OCR、大模型还是多模态模型?PalliGema2在QLoRA技术上的微调与应用
- 2025-01-03混合搜索:用LanceDB实现语义和关键词结合的搜索技术(应用于实际项目)
- 2025-01-03停止思考数据管道,开始构建数据平台:介绍Analytics Engineering Framework
- 2025-01-03如果 Azure-Samples/aks-store-demo 使用了 Score 会怎样?
- 2025-01-03Apache Flink概述:实时数据处理的利器
- 2025-01-01使用 SVN合并操作时,怎么解决冲突的情况?-icode9专业技术文章分享
- 2025-01-01告别Anaconda?试试这些替代品吧
- 2024-12-31自学记录鸿蒙API 13:实现人脸比对Core Vision Face Comparator
- 2024-12-31自学记录鸿蒙 API 13:骨骼点检测应用Core Vision Skeleton Detection