pytorch模块函数API介绍

from_numpy

函数原型：

torch.from_numpy(ndarray) → Tensor

从numpy.ndarray对象中创建一个Tensor。

注意返回的tensor和ndarray共享同一块内存。对tensor的修改会影响ndarray中的数据，反过来也是一样。这个返回的tensor是resizable。

目前这个函数接受数据类型为numpy.float64、numpy.float32、numpy.float16、numpy.complex64、numpy.complex128、numpy.int64、numpy.int32、numpy.int16、numpy.int8、numpy.uint8以及numpy.bool的ndarray

使用示例：

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

sqrt

函数原型：

torch.sqrt(input, *, out=None) → Tensor

这个函数返回输入input的开方：

$$ou{t}_i=\sqrt{inpu{t}_i}$$

参数：

• input (Tensor)：输入tensor

keyword参数：

• out (Tensor, optional)：输出tensor

使用示例：

>>> a = torch.randn(4)
>>> a
tensor([-2.0755,
1.0226,
0.0831,
0.4806])
>>> torch.sqrt(a)
tensor([
nan,
1.0112,
0.2883,
0.6933])

最后

以上就是热心机器猫为你收集整理的pytorch模块函数API介绍的全部内容，希望文章能够帮你解决pytorch模块函数API介绍所遇到的程序开发问题。

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