Pytorch中.new()的作用详解

一、作用

创建一个新的Tensor，该Tensor的type和device都和原有Tensor一致，且无内容。

二、使用方法

如果随机定义一个大小的Tensor，则新的Tensor有两种创建方法，如下：

inputs = torch.randn(m, n)

new_inputs = inputs.new()
new_inputs = torch.Tensor.new(inputs)

三、具体代码

import torch

rectangle_height = 1
rectangle_width = 4
inputs = torch.randn(rectangle_height, rectangle_width)
for i in range(rectangle_height):
  for j in range(rectangle_width):
    inputs[i][j] = (i + 1) * (j + 1)
print("inputs:", inputs)
new_inputs = inputs.new()
print("new_inputs:", new_inputs)
# Constructs a new tensor of the same data type as self tensor.
print(new_inputs.type(), inputs.type())
print('')

inputs = inputs.squeeze(dim=0)
print("inputs:", inputs)
# new_inputs = inputs.new()
new_inputs = torch.Tensor.new(inputs)
print("new_inputs:", new_inputs)
# Constructs a new tensor of the same data type as self tensor.
print(new_inputs.type(), inputs.type())
if torch.cuda.is_available():
  device = torch.device("cuda")
  inputs, new_inputs = inputs.to(device), new_inputs.to(device)
  print(inputs.device, new_inputs.device)

结果如下：

可以看到不论inputs是多少维的，新建的new_inputs的type和device都与inputs保持一致

inputs: tensor([[1., 2., 3., 4.]])
new_inputs: tensor([])
torch.FloatTensor torch.FloatTensor

inputs: tensor([1., 2., 3., 4.])
new_inputs: tensor([])
torch.FloatTensor torch.FloatTensor
cuda:0 cuda:0

四、实际应用（添加噪声）

可以对Tensor添加噪声，添加如下代码即可实现：

noise = inputs.data.new(inputs.size()).normal_(0,0.01)
print(noise)

结果如下：

tensor([ 0.0062, 0.0137, -0.0209, 0.0072], device='cuda:0')

以上这篇Pytorch中.new()的作用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch构建网络模型的4种方法

    pytorch构建网络模型的4种方法

    利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层-->全连接层 首先导入几种方法用到的包: import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 --------------------------------------

  • 浅析PyTorch中nn.Module的使用

    torch.nn.Modules 相当于是对网络某种层的封装,包括网络结构以及网络参数和一些操作 torch.nn.Module 是所有神经网络单元的基类 查看源码 初始化部分: def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forwa

  • pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

    1.torch.expand 函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量,就是将张量广播到新形状.函数对返回的张量不会分配新内存,即在原始张量上返回只读视图,返回的张量内存是不连续的.类似于numpy中的broadcast_to函数的作用.如果希望张量内存连续,可以调用contiguous函数. 例子: import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) xnew = x.expand(2, 4) print(xnew) 输出: tensor([[1, 2, 3,

  • PyTorch中Tensor的维度变换实现

    对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量),在处理问题时,需要经常改变数据的维度,以便于后期的计算和进一步处理,本文旨在列举一些维度变换的方法并举例,方便大家查看. 维度查看:torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度 举个例子: >>> import torch >>> a = torch.Tensor([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) >>> a.size() torch.Size

  • 详解PyTorch中Tensor的高阶操作

    详解PyTorch中Tensor的高阶操作

    条件选取:torch.where(condition, x, y) → Tensor 返回从 x 或 y 中选择元素的张量,取决于 condition 操作定义: 举个例子: >>> import torch >>> c = randn(2, 3) >>> c tensor([[ 0.0309, -1.5993, 0.1986], [-0.0699, -2.7813, -1.1828]]) >>> a = torch.ones(2,

  • Pytorch中.new()的作用详解

    一.作用 创建一个新的Tensor,该Tensor的type和device都和原有Tensor一致,且无内容. 二.使用方法 如果随机定义一个大小的Tensor,则新的Tensor有两种创建方法,如下: inputs = torch.randn(m, n) new_inputs = inputs.new() new_inputs = torch.Tensor.new(inputs) 三.具体代码 import torch rectangle_height = 1 rectangle_width

  • Pytorch 中retain_graph的用法详解

    用法分析 在查看SRGAN源码时有如下损失函数,其中设置了retain_graph=True,其作用是什么? ############################ # (1) Update D network: maximize D(x)-1-D(G(z)) ########################### real_img = Variable(target) if torch.cuda.is_available(): real_img = real_img.cuda() z = V

  • pytorch中index_select()的用法详解

    pytorch中index_select()的用法 index_select(input, dim, index) 功能:在指定的维度dim上选取数据,不如选取某些行,列 参数介绍 第一个参数input是要索引查找的对象 第二个参数dim是要查找的维度,因为通常情况下我们使用的都是二维张量,所以可以简单的记忆: 0代表行,1代表列 第三个参数index是你要索引的序列,它是一个tensor对象 刚开始学习pytorch,遇到了index_select(),一开始不太明白几个参数的意思,后来查了一

  • pytorch中nn.Flatten()函数详解及示例

    torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1) 作用:将连续的维度范围展平为张量. 经常在nn.Sequential()中出现,一般写在某个神经网络模型之后,用于对神经网络模型的输出进行处理,得到tensor类型的数据. 有俩个参数,start_dim和end_dim,分别表示开始的维度和终止的维度,默认值分别是1和-1,其中1表示第一维度,-1表示最后的维度.结合起来看意思就是从第一维度到最后一个维度全部给展平为张量.(注意:数据的维度是从0开始的,也就是

  • 基于pandas中expand的作用详解

    expand表示是否把series类型转化为DataFrame类型 下面代码中的n表示去掉下划线"_"的数量 代码如下: import numpy as np import pandas as pd s2 = pd.Series(['a_b_c_f_j', 'c_d_e_f_h', np.nan, 'f_g_h_x_g']) print("-----------------------------------") print(s2.str.split('_')) p

  • 基于python及pytorch中乘法的使用详解

    numpy中的乘法 A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) B = np.array([[1, 0, 1], [2, 1, -1]]) C = np.array([[1, 0], [0, 1], [-1, 0]]) A * B : # 对应位置相乘 np.array([[ 1, 0, 3], [ 4, 3, -4]]) A.dot(B) : # 矩阵乘法 ValueError: shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim

  • PyTorch中permute的用法详解

    permute(dims) 将tensor的维度换位. 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度.比如三维就有0,1,2这些dimension. 例: import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) unpermuted=torch.tensor(a) print(unpermuted.size()) # --> torch.Size([1, 2, 3]) permuted=unpermuted.permute(

  • pytorch中的自定义数据处理详解

    pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式,需要继承data.Dataset类,如果需要自己处理数据的话,需要实现两个基本方法. :.getitem:返回一条数据或者一个样本,obj[index] = obj.getitem(index). :.len:返回样本的数量 . len(obj) = obj.len(). Dataset 在data里,调用的时候使用 from torch.utils import data import os from PIL import Image 数

  • PyTorch中的Variable变量详解

    一.了解Variable 顾名思义,Variable就是 变量 的意思.实质上也就是可以变化的量,区别于int变量,它是一种可以变化的变量,这正好就符合了反向传播,参数更新的属性. 具体来说,在pytorch中的Variable就是一个存放会变化值的地理位置,里面的值会不停发生片花,就像一个装鸡蛋的篮子,鸡蛋数会不断发生变化.那谁是里面的鸡蛋呢,自然就是pytorch中的tensor了.(也就是说,pytorch都是有tensor计算的,而tensor里面的参数都是Variable的形式).如果

  • pytorch 中transforms的使用详解

    pytorch 中transforms的使用详解

    目录 transforms ToTensor transforms使用 为什么需要tensor数据类型呢? 常见的transforms 内置方法__call__() Normalize Resize Compose transforms 按住Ctrl查看transforms的源码可以知道,transforms就是一个python文件,里面定义了很多类,每一个类都是一个工具在结构那里,可以看到有很多的类 ToTensor Convert a PIL Image or numpy.ndarray t

随机推荐