如何复制一个和指定torch维度相同的数据
时间: 2024-05-01 09:22:34 浏览: 16
你可以使用 `torch.ones_like()` 或 `torch.zeros_like()` 函数来创建一个和指定 tensor 相同大小的全 1 或全 0 tensor。例如,如果你想要创建一个和 `x` tensor 相同大小的全 0 tensor,你可以这样写:
```
import torch
x = torch.randn(2, 3, 4)
zeros = torch.zeros_like(x)
```
如果你想要创建一个和 `x` tensor 相同大小的全 1 tensor,你可以这样写:
```
ones = torch.ones_like(x)
```
你还可以使用 `torch.empty_like()` 函数来创建一个未初始化的 tensor,其大小与指定的 tensor 相同。例如,如果你想要创建一个和 `x` tensor 相同大小的未初始化 tensor,你可以这样写:
```
empty = torch.empty_like(x)
```
注意,`torch.empty_like()` 函数创建的 tensor 是未初始化的,即其值是未知的。你需要在使用之前使用其他方法将其初始化。
相关问题
获取torch特定维度的数据
要获取 PyTorch 张量(Tensor)的特定维度数据,可以使用索引操作符 []。在索引操作符中,可以指定要获取的维度的位置或名称。以下是一些示例:
假设有一个形状为 (2, 3, 4) 的张量 x,要获取第一维(行)的数据,可以使用以下代码:
```
x[0, :, :]
```
这将返回一个形状为 (3, 4) 的张量,其中包含第一行的所有元素。
如果要获取最后一维(列)的数据,可以使用以下代码:
```
x[:, :, -1]
```
这将返回一个形状为 (2, 3) 的张量,其中包含每一行的最后一个元素。
如果张量的维度有名称,可以直接使用名称进行索引。例如,假设有一个形状为 (batch_size, seq_length, hidden_size) 的张量,其中维度名称为 batch、seq 和 hidden,可以使用以下代码获取 seq 维度的数据:
```
x.seq
```
这将返回一个形状为 (batch_size, hidden_size) 的张量,其中包含指定 seq 维度的所有元素。
在不知道torch数据维度的情况下则怎么定义torch
在不知道数据维度的情况下,可以使用torch.Tensor()创建一个空的张量,然后在使用时动态指定数据维度。
例如,创建一个未知维度的张量:
```
import torch
x = torch.Tensor()
print(x)
```
输出:
```
tensor([])
```
接下来可以使用x.resize_()方法分配所需的大小,例如:
```
x.resize_(2, 3)
print(x)
```
输出:
```
tensor([[3.8021e-44, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]])
```
这样就创建了一个2行3列的张量。需要注意的是,使用resize_()方法时,原始张量的数据会被覆盖,因此需要确保张量中不存在有用的数据。
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