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[英]How to extract tensors to numpy arrays or lists from a larger pytorch tensor
[英]Creating pytorch Tensors from `torch` or `numpy` vectors
我正在尝试通过组合通过基本数学函数计算的向量的维度来创建一些测试torch
张量。 作为先驱:从原始 python arrays
组装张量确实有效:
import torch
import numpy as np
torch.Tensor([[1.0, 0.8, 0.6],[0.0, 0.5, 0.75]])
>> tensor([[1.0000, 0.8000, 0.6000],
[0.0000, 0.5000, 0.7500]])
此外,我们可以从numpy
数组https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html组装张量:
torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
tensor([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]])
然而,从计算出的向量中进行组装却让我望而却步。 以下是一些尝试:
X = torch.arange(0,6.28)
x = X
torch.Tensor([[torch.cos(X),torch.tan(x)]])
torch.Tensor([torch.cos(X),torch.tan(x)])
torch.Tensor([np.cos(X),np.tan(x)])
torch.Tensor([[np.cos(X),np.tan(x)]])
torch.Tensor(np.array([np.cos(X),np.tan(x)]))
以上所有都有以下错误:
ValueError:只有一个元素张量可以转换为 Python 标量
什么是正确的语法?
更新要求显示x
/ X
评论。 它们实际上设置为相同(我在中途改变主意使用哪个)
In [56]: x == X
Out[56]: tensor([True, True, True, True, True, True, True])
In [51]: x
Out[51]: tensor([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.])
In [52]: X
Out[52]: tensor([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.])
torch.arange
返回一个 torch.Tensor 如下所示 -
X = torch.arange(0,6.28)
x
>> tensor([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.])
同样, torch.cos(x)
和torch.tan(x)
返回 torch.Tensor 的实例
在torch.stack
连接一系列张量的理想方法是使用torch.stack
torch.stack([torch.cos(x), torch.tan(x)])
输出
>> tensor([[ 1.0000, 0.5403, -0.4161, -0.9900, -0.6536, 0.2837, 0.9602],
[ 0.0000, 1.5574, -2.1850, -0.1425, 1.1578, -3.3805, -0.2910]])
如果您更喜欢沿轴 = 0 连接,请改用torch.cat([torch.cos(x), torch.tan(x)])
。
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