from_numpy

函数原型:

torch.from_numpy(ndarray) → Tensor

numpy.ndarray对象中创建一个Tensor

注意返回的tensor和ndarray共享同一块内存。对tensor的修改会影响ndarray中的数据,反过来也是一样。这个返回的tensor是resizable。

目前这个函数接受数据类型为numpy.float64numpy.float32numpy.float16numpy.complex64numpy.complex128numpy.int64numpy.int32numpy.int16numpy.int8numpy.uint8以及numpy.boolndarray

使用示例:

>>> a = numpy.array([1, 2, 3])
>>> t = torch.from_numpy(a)
>>> t
tensor([ 1,  2,  3])
>>> t[0] = -1
>>> a
array([-1,  2,  3])

sqrt

函数原型:

torch.sqrt(input, *, out=None) → Tensor

这个函数返回输入input的开方:

outi=inputiout_i=\sqrt{input_i}outi​=inputi​​

参数:

  • input (Tensor):输入tensor

keyword参数:

  • out (Tensor, optional):输出tensor

使用示例:

>>> a = torch.randn(4)
>>> a
tensor([-2.0755,  1.0226,  0.0831,  0.4806])
>>> torch.sqrt(a)
tensor([    nan,  1.0112,  0.2883,  0.6933])

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