torch.round

torch.round是PyTorch中的一个函数，用于对输入张量进行四舍五入操作。它的具体用法如下：

import torch

a = torch.randn(4)
print(a)  # tensor([-0.8229, -0.6338, -1.3387, -0.0584])
print(torch.round(a))  # tensor([-1., -1., -1., -0.])

在上述代码中，我们首先创建了一个随机张量a，然后使用torch.round对其进行四舍五入操作，得到一个新的张量。四舍五入的规则是根据小数部分的值来确定的，如果小数部分大于等于0.5，则向上取整，否则向下取整。

需要注意的是，round函数在定义域中的导数处处为0或者无穷，因此梯度无法反向传播。如果需要自定义可微分的round函数，可以使用autograd.Function类来实现。具体的实现方法可以参考上述引用[3]中的代码示例。

希望对您有帮助！

相关问题

torch.round函数

torch.round函数是PyTorch中的一个数学函数，用于将输入张量中的元素四舍五入到最近的整数。该函数的语法如下：

torch.round(input, out=None)

其中，参数input是需要进行四舍五入的张量，参数out是一个可选的输出张量，用于存储结果。如果没有指定参数out，则会创建一个新的张量来存储结果。

以下是一个示例：

import torch

x = torch.tensor([1.4, 2.6, 3.5, 4.2])
y = torch.round(x)
print(y)

输出结果为：

tensor([1., 3., 4., 4.])

在上面的示例中，我们创建了一个包含四个浮点数的张量x，然后使用torch.round函数将其四舍五入到最近的整数，得到了一个新的张量y。

torch.round()怎么用

`torch.round()`是一个PyTorch中的函数，用于执行四舍五入操作。它的语法如下：

torch.round(input, out=None)

其中，`input`是一个张量，`out`是一个可选的输出张量。`torch.round()`函数会将`input`张量中的每个元素四舍五入到最接近的整数，并返回一个新的张量。如果指定了`out`，则结果会被写入到`out`中，而不是创建一个新的张量。

在生成1-bit color图像时，可以使用`torch.round()`函数将生成器输出的像素值四舍五入为0或1。具体来说，可以在生成器的`forward`函数中添加以下代码：

def forward(self, z):
    # ... 网络结构 ...
    x = self.out(x)
    x = torch.round(x) # 将像素值四舍五入为0或1
    return x

这样，在使用生成器生成图像时，输出的像素值就会是0或1了。