vanilla tensor介绍
时间: 2023-07-26 20:18:08 浏览: 46
在 PyTorch 中,一个“vanilla tensor”(香草张量)是指一个没有任何特殊属性或结构的常规张量。具体来说,它是一个由一些数字组成的多维数组,可以通过 PyTorch 的 Tensor 类型来表示。对于一个 vanilla tensor,每个元素都可以独立地访问和修改,没有任何约束条件或限制。这种类型的张量是最常见和最基础的张量类型,也是大多数深度学习任务中使用的主要类型。
在 PyTorch 中,可以使用以下代码创建一个 vanilla tensor:
``` python
import torch
# 创建一个大小为 2x3 的 vanilla tensor
x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x)
# tensor([[1., 2., 3.],
# [4., 5., 6.]])
```
上述代码中,使用 `torch.Tensor()` 函数创建了一个大小为 $2\times 3$ 的 vanilla tensor `x`,其中包含了数字 1 到 6。可以通过 `print()` 函数输出 `x` 的值。
需要注意的是,使用 `torch.Tensor()` 函数创建的张量默认是浮点数类型。如果需要创建整数类型的张量,可以使用 `torch.LongTensor()` 函数。
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Vanilla ViT(Vision Transformer)是一种基于Transformer的视觉模型,用于图像分类任务。它是由Google在2021年提出的,并且在图像领域引起了广泛的关注。
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