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具有浮点张量的Pytorch张量乘法给出错误的答案

浮点张量的PyTorch张量乘法给出错误的答案可能是由于以下原因之一：

张量维度不匹配：在进行张量乘法时，要确保参与乘法的两个张量的维度是匹配的。如果维度不匹配，就会导致错误的答案。可以使用PyTorch的torch.Size()函数来检查张量的维度。
数据类型不匹配：PyTorch张量有不同的数据类型，如float、int等。如果参与乘法的两个张量的数据类型不匹配，就会导致错误的答案。可以使用PyTorch的dtype属性来检查张量的数据类型，并使用torch.Tensor()函数来转换数据类型。
张量值溢出：如果参与乘法的张量值过大或过小，可能会导致溢出或下溢出，从而得到错误的答案。可以尝试对张量进行归一化或缩放，以避免溢出问题。
PyTorch版本不兼容：某些版本的PyTorch可能存在bug或不兼容性，导致张量乘法给出错误的答案。可以尝试升级或降级PyTorch版本，或者查看PyTorch官方文档和社区论坛以获取解决方案。

总之，要解决浮点张量的PyTorch张量乘法给出错误的答案，需要仔细检查张量的维度、数据类型和值，并确保版本兼容性。如果问题仍然存在，可以参考PyTorch官方文档或寻求社区的帮助来解决问题。

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张量的创建张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like(input...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided

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2.张量的数据类型 ---- 张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、 16位、32位和64位。...位：torch.int8 16位：torch.int16 或 torch.short 32位：torch.int32 或 torch.int 64位：torch.int64 或 torch.long 浮点型...3.PyTorch的不同形态 ---- PyTorch可以通过不同方式形态达到同样的目的。...在Pytorch中，张量的很多运算既可以通过它自身的方法，也可以作为Pytorch中的一个低级函数来实现。...一个Storage是一个一维的包含数据类型的内存块。一个 PyTorch 的Tensor本质上是一个能够索引一个Storage的视角。

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view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...本文主要介绍 view 和 reshape 方法，在 PyTorch 中 view 方法存在很长时间，reshape 方法是在 PyTorch0.4 的版本中引入，两种方法功能上相似，但是一些细节上稍有不同...view 只能用于数据连续存储的张量，而 reshape 则不需要考虑张量中的数据是否连续存储 nD 张量底层实现是使用一块连续内存的一维数组，由于 PyTorch 底层实现是 C 语言 (C/C++...可以通过 tensor.is_contiguous() 来查看 tensor 是否为连续存储的张量； PyTorch 中的转置操作能够将连续存储的张量变成不连续存储的张量； >>> import torch...，当处理连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的视图，而当处理不连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的拷贝。

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文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。我们已经见过的PyTorch张量就是PyTorch类torch.Tensor 的实例。...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...那是大写字母T和小写字母t之间的区别，但是两者之间哪种方法更好？答案是可以使用其中之一。但是，工厂函数torch.tensor() 具有更好的文档和更多的配置选项，因此现在它可以赢得胜利。...对于索引0，前两个o1和o2仍具有原始值1，而对于索引0，后两个 o3 和 o4 具有新值0。

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PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

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PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

加、减、乘、除加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...这些加、减、乘、除基本的数学运算在 PyTorch 中的实现都比较简单，但是在使用过程中还是需要注意以下几点（下面都以乘法为例，其余三种运算同理）：参与基本数学运算的张量必须形状一致，或者可以通过广播机制扩展到相同的形状...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致；原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。...比如张量 y 为 torch.int64，x * y 后的张量为 torch.float32 类型，将 torch.float32 类型的张量赋值给 torch.int64 的张量 y，程序会抛出错误；

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pytorch基础知识-tensor张量的创建上

张量是pytorch神经网络的血液，没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。...张量。...当想申请一些未初始化的数据时，(1)使用empty参数给出shape # torch.empty(d1, d2) a = torch.empty(1, 2) # (2)用FloatTensor给出shape...因此当使用这种方法时，新数据要覆盖之前的旧数据，以免会造成Nan（not a number）的错误。...注意：以维度创建张量的torch.Tensor包含了torch.FloatTensor和torch.IntTensor两种，当以torch.Tensor创建数据时，默认为FloatTensor类型创建（

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