encoding_1 = {Tensor:(100,9,512)}pe = torch.ones_like(encoding_1[0])print(pe)
时间: 2024-04-12 10:32:06 浏览: 11
根据你提供的编码 `encoding_1`,其中 `Tensor` 对应的值是一个形状为 `(100, 9, 512)` 的张量。
如果你想创建一个与 `encoding_1` 中的张量具有相同形状的张量,并且所有元素的值都为 1,你可以使用以下代码:
```python
import torch
encoding_1 = {'Tensor': (100, 9, 512)}
pe = torch.ones_like(encoding_1['Tensor'])
print(pe)
```
这将创建一个名为 `pe` 的张量,其形状与 `encoding_1` 中的张量相同,并且所有元素的值都为 1。请确保你已经正确导入了 PyTorch 库。
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for single in return_list[1:]: return_tensor = torch.mul(return_tensor, single)的single
指的是return_list列表中的每个元素,从索引1开始到最后一个元素。在这里,single表示一个单独的tensor,它是通过return_list中的每个tensor相乘得到的。在每次循环中,将return_tensor与single相乘,得到一个新的tensor,并将其赋值给return_tensor。最后,return_tensor将成为return_list中所有tensor的乘积。
for single in return_list[1:]: return_tensor = torch.mul(return_tensor, single)的single是什么意思
这里的single是return_list列表从第二个元素到最后一个元素的每一个元素。通过torch.mul函数,将return_tensor和每一个single逐个相乘,最终得到的结果是return_tensor乘以return_list中所有元素的乘积。