torch 中深拷贝
时间: 2024-06-15 10:03:32 浏览: 4
在PyTorch中,深拷贝是指创建一个与原始对象完全独立的新对象,新对象的值与原始对象相同,但是它们在内存中的地址是不同的。深拷贝可以通过`torch.clone()`函数来实现。
`torch.clone()`函数会返回一个新的张量或者其他类型的对象,该对象与原始对象具有相同的数据和形状,但是在内存中是独立的。这意味着对新对象的修改不会影响原始对象,反之亦然。
以下是使用`torch.clone()`函数进行深拷贝的示例代码:
```python
import torch
# 创建一个原始张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# 进行深拷贝
y = x.clone()
# 修改新张量的值
y[0] = 10
# 打印原始张量和新张量
print(x) # 输出: tensor([1, 2, 3])
print(y) # 输出: tensor([10, 2, 3])
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个原始张量`x`,然后使用`x.clone()`进行深拷贝得到了新张量`y`。接着,我们修改了新张量`y`的第一个元素的值,并打印了原始张量`x`和新张量`y`的值。可以看到,修改新张量`y`并不会影响原始张量`x`的值。
相关问题
torch和torch
引用和介绍了torch.Tensor()和torch.tensor()的区别。torch.Tensor()是一个类,而torch.tensor()是一个函数。torch.Tensor()可以接受多种类型的数据作为输入,包括list、tuple、array、scalar等。而torch.tensor()可以从数据输入中做拷贝,并根据原始数据类型生成相应的torch.LongTensor、torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor。举例来说,当输入是[1, 2]时,torch.tensor()将生成一个torch.LongTensor,而当输入是[1., 2.]时,torch.tensor()将生成一个torch.FloatTensor。同时,可以使用torch.tensor()将numpy数组转换为相应类型的torch tensor。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.tensor和torch.Tensor的区别](https://blog.csdn.net/qq_36930266/article/details/104602792)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [torch.Tensor和torch.tensor的区别](https://blog.csdn.net/weixin_42018112/article/details/91383574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torch stack
torch.stack是PyTorch中的一个函数,用于将多个张量按照指定的维度进行堆叠。它的作用类似于numpy中的stack函数。
torch.stack的语法如下:
```python
torch.stack(tensors, dim=0, out=None)
```
其中,tensors是一个张量的列表或元组,dim是指定的维度,out是输出张量(可选)。
torch.stack会将tensors中的张量按照指定的维度dim进行堆叠,并返回一个新的张量。堆叠后的张量维度会增加1,新的维度大小为堆叠前的张量个数。
下面是一个示例:
```python
import torch
# 创建两个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
# 使用torch.stack进行堆叠
z = torch.stack([x, y], dim=0)
print(z)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
```
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