利用pytorch中的add方法写特征相加的代码
时间: 2023-03-26 21:01:41 浏览: 50
可以使用以下代码实现特征相加:
import torch
# 假设有两个特征向量a和b
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# 使用add方法将两个特征向量相加
c = torch.add(a, b)
print(c) # 输出结果为tensor([5, 7, 9])
相关问题
利用pytorch中的add方法写yolov5特征相加的代码
可以使用以下代码实现yolov5特征相加:
```python
import torch
def yolov5_feature_add(x1, x2):
out = torch.add(x1, x2)
return out
```
其中,x1和x2分别为两个特征图,out为相加后的结果。
pytorch中add()和add_()区别
在PyTorch中,add()和add_()函数都用来将两个张量相加。
- add()函数会返回一个新的张量,而不会改变原有的张量。
- add_()函数会将第一个张量加上第二个张量,并将结果存储在第一个张量中,即原地修改。
举个例子:
```
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
# add()函数将x和y相加,返回一个新的张量
z = torch.add(x, y)
print(z) # tensor([5, 7, 9])
# add_()函数将x和y相加,并将结果存储在x中
x.add_(y)
print(x) # tensor([5, 7, 9])
```
在使用时,需要根据实际需求选择使用哪个函数。如果希望保留原有的张量不被修改,可以使用add()函数;如果希望在原有的张量上进行修改,可以使用add_()函数。