tensor.mul_
时间: 2023-11-19 18:06:51 浏览: 40
tensor.mul_ 是 PyTorch 中的一个函数,用于原地(in-place)地将张量(tensor)与另一个张量或标量进行逐元素相乘。这意味着它会修改原始张量的值。
例如,假设我们有一个张量 `x`,我们想要将其与另一个张量 `y` 进行逐元素相乘,并将结果保存在 `x` 中,可以使用 `tensor.mul_` 函数:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
x.mul_(y) # 原地将 x 与 y 逐元素相乘
```
执行上述代码后,`x` 的值将变为 `[4, 10, 18]`。
需要注意的是,`mul_` 函数会直接修改原始张量,因此在使用时要小心。如果你想要保留原始张量不变,可以使用 `mul` 函数,它会返回一个新的张量,而不修改原始张量。
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def _np2Tensor(img): np_transpose = np.ascontiguousarray(img.transpose((2, 0, 1))) tensor = torch.from_numpy(np_transpose).float() tensor.mul_(rgb_range / 255)什么意思
这段代码实现了将numpy数组表示的图像数据转换为Pytorch中的Tensor格式。具体来说,它完成以下几步操作:
1. 对原始numpy数组进行转置,将通道数排在第一个维度。这是因为Pytorch中Tensor的格式要求通道数放在第二个维度,所以需要进行调整。
2. 将numpy数组转换为Pytorch中的Tensor格式,并将数据类型设置为float类型。
3. 对Tensor中的所有元素进行归一化操作,将像素值范围从0-255转换为0-1之间的浮点数,其中rgb_range表示像素值的范围(在该代码中未给出具体值)。
综合来说,这段代码实现了将原始图像数据做预处理的功能,为后续的神经网络模型输入做准备。
tensor.mul(tensor)和tensor * tensor之间的区别是什么
tensor.mul(tensor)和tensor * tensor的作用是相同的,都是对两个张量进行逐元素相乘。但是,tensor.mul(tensor)是一个函数调用,需要调用函数,而tensor * tensor是一个操作符,可以直接使用。此外,tensor.mul(tensor)可以接受一个参数作为输出张量,而tensor * tensor则总是返回一个新的张量。