Python PyTorch make_tensor用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.testing.make_tensor 的用法。

用法:

torch.testing.make_tensor(shape, device, dtype, *, low=None, high=None, requires_grad=False, noncontiguous=False, exclude_zero=False)

參數：

• shape(元組[int,..]) -定義輸出張量形狀的整數序列。

• device(聯盟[str,torch.device]) -返回張量的設備。

• dtype(torch.dtype) -返回張量的數據類型。

• low(可選的[數字]) -設置給定範圍的下限(含)。如果提供了一個數字，它將被限製為給定數據類型的最小可表示的有限值。當None(默認)時，該值根據dtype確定(參見上表)。默認值：None。

• high(可選的[數字]) -設置給定範圍的上限(不包括上限)。如果提供了一個數字，它將被限製為給定數據類型的最大可表示有限值。當None(默認)時，該值是根據dtype 確定的(參見上表)。默認值：None。

• requires_grad(可選的[bool]) -如果 autograd 應該在返回的張量上記錄操作。默認值：False。

• noncontiguous(可選的[bool]) -如果 True ，返回的張量將是不連續的。如果構造的張量少於兩個元素，則忽略此參數。

• exclude_zero(可選的[bool]) -如果 True 則將零替換為 dtype 的小正值，具體取決於 dtype 。對於 bool 和 integer 類型，零被替換為一。對於浮點類型，它被替換為 dtype 的最小正法行數(dtype 的 finfo() 對象的 “tiny” 值)，對於複數類型，它被替換為實部和虛部分別為複數類型可表示的最小正正規數。默認 False 。

拋出：

• ValueError - 如果low > high 。

• ValueError - 如果 low 或 high 是 nan 。

• TypeError - 如果此函數不支持dtype。

使用給定的 shape 、 device 和 dtype 創建一個張量，並填充從 [low, high) 統一繪製的值。

如果指定了 low 或 high 並且超出了 dtype 的可表示有限值的範圍，則它們分別被鉗製到最低或最高可表示有限值。如果 None ，則下表說明了 low 和 high 的默認值，它們取決於 dtype 。

dtype	low	high
布爾類型	0	2
無符號整數類型	0	10
有符號整數類型	-9	10
浮點數類型	-9	9
複雜類型	-9	9

例子

>>> from torch.testing import make_tensor
>>> # Creates a float tensor with values in [-1, 1)
>>> make_tensor((3,), device='cpu', dtype=torch.float32, low=-1, high=1)
tensor([ 0.1205, 0.2282, -0.6380])
>>> # Creates a bool tensor on CUDA
>>> make_tensor((2, 2), device='cuda', dtype=torch.bool)
tensor([[False, False],
        [False, True]], device='cuda:0')