torch.arrange.reshape函数
时间: 2023-12-06 21:37:43 浏览: 145
Pytorch中torch.nn的损失函数
`torch.arrange()`函数用于生成一个从0开始,步长为1,范围为0~(x-1)的一维张量。而`reshape()`函数则用于将一维张量转换为指定形状的多维张量。下面是一个例子:
```python
import torch
# 生成一个0-11的一维张量,类型为float32
x = torch.arange(12, dtype=torch.float32)
# 将一维张量转换为3*4的二维张量
y = x.reshape((3, 4))
print(y)
```
输出结果为:
```
tensor([[ 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.]])
```
上述代码中,我们首先使用`torch.arange()`函数生成一个0-11的一维张量`x`,然后使用`reshape()`函数将其转换为3*4的二维张量`y`。最后,我们打印出`y`的值。
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