Функция tensor.empty() возвращает тензор, заполненный неинициализированными данными. Форма тензора определяется переменным аргументом, называемым размером. Подробно мы обсудим пустой тензор с использованием PyTorch в Python.
Функция tensor.empty() возвращает тензор, заполненный неинициализированными данными, а форма тензора определяется переменным аргументом, называемым размером.
Синтаксис:
torch.empty(size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False, memory_format=torch.contiguous_format)
Ниже приведены параметры пустого тензора PyTorch:
- size: Размер — это последовательность целых чисел, которые определяют форму выходного тензора.
- out: Out — это параметр, определяющий выходной тензор.
- dtype: тип — это желаемый тип данных возвращаемого тензора, а значение dtype по умолчанию — None.
- layout: макет определяется как желаемый макет возвращаемого тензора. Значение макета по умолчанию — torch.strided.
- device: устройство определяется как желаемое устройство возвращаемого тензора, а значение устройства по умолчанию — None.
- require_grad: require_grad является параметром. Если автограду придется записать операцию по возвращенному тензору. Значение по умолчанию require_grad — False.
- pin_memory: pin_memory — это параметр, который определяет, будет ли установленный возвращаемый тензор размещаться в закрепленной памяти и работать только для тензоров ЦП, а значение по умолчанию для pin_memory — False.
- Memory_format: Memory_format определяется как желаемый формат памяти возвращаемого тензора, а значением Memory_format по умолчанию является torch.contigious_format.
- Пример
- Добавление пустого тензора
- Проверка пустого тензора
- Объединение пустого тензора
- Пустой список тензоров
Пример
В примере с пустым тензором PyTorch мы используем torch.empty(), который может возвращать пакет тензора с близкими данными, а форма тензора определяется переменным аргументом, называемым размером.
В следующем коде мы импортируем библиотеку факела как импорт torch:
- e=torch.empty((3,4), dtype=torch.int64): Здесь мы описываем переменную e и вызываем функцию пустой().
- f= torch.empty((5,6), dtype=torch.int64): Здесь мы вызываем функцию пустой().
- print(«Значение пустого тензора e :», e) используется для печати значения пустого тензора e с помощью функции print().
# Import library
import torch
# Calling the empty() function
e=torch.empty((3,4), dtype=torch.int64)
f= torch.empty((5,6), dtype=torch.int64)
# Print the empty tensor values
print("The empty tensor value e :", e)
print("The empty tensor value f :", f)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором мы видим, что значения пустого тензора PyTorch печатаются на экране.
Добавление пустого тензора
В этом разделе мы узнаем о добавлении пустого тензора PyTorch в Python:
- Прежде чем двигаться дальше, мы должны иметь некоторые знания о приложении.
- Append определяется как операция, которая может добавить что-то в конец письменного документа.
- Здесь мы добавляем пустой тензор, который может вернуть пакет тензоров с близкими данными.
В следующем коде мы импортируем модуль факела как импортный torch:
- a= torch.empty(2): Здесь мы вызываем функцию torch.empty(), используя переменную a.
- print(“a”, a) используется для печати значения a с помощью функции print().
- b= torch.empty(4): Здесь мы вызываем функцию torch.empty(), используя переменную b.
# Import torch
import torch
# Calling the empty() function a
a= torch.empty(2)
print("a", a)
torch.Tensor([0.])
# Calling the empty() function b
b= torch.empty(4)
print("b", b)
torch.Tensor([0., 0., 0.])
# Calling the empty() function c
c= torch.empty(4,5)
print("c", c)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором видим, что значения пустого тензора PyTorch печатаются на экране.
Проверка пустого тензора
Проверка заключается в последовательном изучении или тестировании чего-либо, чтобы убедиться, что это безопасно, правильно и находится в хорошем состоянии.
В следующем коде мы импортируем библиотеку torch для проверки пустого тензора в Python:
- f = torch.empty([5, 6]): здесь мы вызываем пустую функцию и сохраняем полученный тензор в f.
- print(«f = «, f) используется для печати значений f с помощью функции print().
- g = torch.empty([4, 5]): здесь мы вызываем функцию пустой() и сохраняем полученный тензор в g.
# Importing the torch library
import torch
# Calling the empty function and storing the resulting tensor in 'f'
f = torch.empty([5, 6])
print("f = ", f)
# Calling the empty function and storing the resulting tensor in 'g'
g = torch.empty([4, 5])
print("g = ", g)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором мы видим, что значения проверки пустого тензора PyTorch печатаются на экране.
Объединение пустого тензора
Функция объединения пустых тензоров PyTorch используется для объединения двух или более тензоров в строку или столбец с помощью функции torch.cat().
В следующем коде мы импортируем библиотеку факела как импорт torch:
- b = torch.empty(1,2): Здесь мы вызываем функцию torch.empty().
- b = torch.cat([b, a], dim=0): Здесь мы вызываем функцию torch.cat().
- print(b) используется для печати значения переменной b с помощью функции print().
# Import library import torch # Calling the empty() function b = torch.empty(1,2) for x in range(3): a = torch.FloatTensor([[2,3],[5,6]]) # Calling the torch.cat() function b = torch.cat([b, a], dim=0) # Print the value of b print(b)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором мы видим, что значения объединения пустого тензора PyTorch печатаются на экране.
Пустой список тензоров
Список определяется как последовательность имен и цифр, которые печатаются друг за другом.
Пустой список тензоров PyTorch определяется как список, который может возвращать пакет тензоров с данными закрытия с помощью функции torch.empty().
В следующем коде мы импортируем библиотеку факела как импорт torch:
- a = torch.empty((5,6), dtype=torch.int64): Здесь мы вызываем функцию torch.empty().
- print(«Значение пустого тензорного списка переменной a:», a) используется для печати значения пустого тензорного списка переменной a с помощью функции print().
# Import library
import torch
# Calling the empty() function of a
a = torch.empty((5,6), dtype=torch.int64)
# Calling the empty() function of b
b = torch.empty((7,8,9), dtype=torch.int64)
# Print the value if variable a
print("The value of empty tensor list of variable a:", a)
# Print the value if variable b
print("The value of empty tensor list of variable b:", b)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором мы видим, что значения пустого тензорного списка PyTorch печатаются на экране.
