一、作用
创建一个新的Tensor,该Tensor的type和device都和原有Tensor一致,且无内容。
二、使用方法
如果随机定义一个大小的Tensor,则新的Tensor有两种创建方法,如下:
inputs = torch.randn(m, n) new_inputs = inputs.new() new_inputs = torch.Tensor.new(inputs)
三、具体代码
import torch rectangle_height = 1 rectangle_width = 4 inputs = torch.randn(rectangle_height, rectangle_width) for i in range(rectangle_height): for j in range(rectangle_width): inputs[i][j] = (i + 1) * (j + 1) print("inputs:", inputs) new_inputs = inputs.new() print("new_inputs:", new_inputs) # Constructs a new tensor of the same data type as self tensor. print(new_inputs.type(), inputs.type()) print('') inputs = inputs.squeeze(dim=0) print("inputs:", inputs) # new_inputs = inputs.new() new_inputs = torch.Tensor.new(inputs) print("new_inputs:", new_inputs) # Constructs a new tensor of the same data type as self tensor. print(new_inputs.type(), inputs.type()) if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") inputs, new_inputs = inputs.to(device), new_inputs.to(device) print(inputs.device, new_inputs.device)
结果如下:
可以看到不论inputs是多少维的,新建的new_inputs的type和device都与inputs保持一致
inputs: tensor([[1., 2., 3., 4.]]) new_inputs: tensor([]) torch.FloatTensor torch.FloatTensor inputs: tensor([1., 2., 3., 4.]) new_inputs: tensor([]) torch.FloatTensor torch.FloatTensor cuda:0 cuda:0
四、实际应用(添加噪声)
可以对Tensor添加噪声,添加如下代码即可实现:
noise = inputs.data.new(inputs.size()).normal_(0,0.01) print(noise)
结果如下:
tensor([ 0.0062, 0.0137, -0.0209, 0.0072], device='cuda:0')
以上这篇Pytorch中.new()的作用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
Pytorch,new
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