torch.set_printoptions
时间: 2023-04-18 18:03:44 浏览: 77
torch.set_printoptions是PyTorch中的一个函数,用于设置打印张量时的选项。它可以用来控制张量的打印格式、精度、宽度等。例如,可以使用该函数设置张量的精度为小数点后两位,宽度为10个字符,打印格式为科学计数法等。
相关问题
torch.set_printoptions(linewidth=120) torch.set_grad_enabled(True)
`torch.set_printoptions(linewidth=120)` 是一个 PyTorch 中的函数,它用于设置在控制台输出张量时的行宽。默认情况下,PyTorch 在控制台输出张量时的行宽为 80,如果张量的维度很高,可能会导致输出格式混乱。通过调用 `torch.set_printoptions(linewidth=120)`,可以将控制台输出张量时的行宽设置为 120,从而使输出更加清晰。
`torch.set_grad_enabled(True)` 是一个 PyTorch 中的函数,它用于开启或关闭自动求导功能。当调用 `torch.set_grad_enabled(True)` 时,PyTorch 将启用自动求导功能,即计算张量的梯度。反之,当调用 `torch.set_grad_enabled(False)` 时,PyTorch 将禁用自动求导功能,即不计算张量的梯度。这个函数默认是开启的,但有时可能需要手动关闭自动求导功能,以提高代码的效率。
torch.zeros_like
torch.zeros_like() 是 PyTorch 中的一个函数,用于创建一个与输入 tensor 相同大小和数据类型的全零 tensor。该函数的语法如下:
```
torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
```
其中,参数 input 表示输入 tensor,dtype 表示输出 tensor 的数据类型,layout 表示输出 tensor 的布局,device 表示输出 tensor 的设备类型,requires_grad 表示输出 tensor 是否需要梯度。
举个例子,假设有一个大小为 (2, 3) 的 float32 类型的 tensor a,我们可以使用 torch.zeros_like() 来创建一个与 a 相同大小和数据类型的全零 tensor b:
```
import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.zeros_like(a)
print(a)
print(b)
```
输出如下:
```
tensor([[-1.0225, -0.0818, 0.4041],
[ 0.5366, -0.6071, -0.3553]])
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
```