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一、作用
創(chuàng)建一個(gè)新的Tensor,該Tensor的type和device都和原有Tensor一致,且無(wú)內(nèi)容。
二、使用方法
如果隨機(jī)定義一個(gè)大小的Tensor,則新的Tensor有兩種創(chuàng)建方法,如下:
inputs = torch.randn(m, n) new_inputs = inputs.new() new_inputs = torch.Tensor.new(inputs)
三、具體代碼
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)
結(jié)果如下:
可以看到不論inputs是多少維的,新建的new_inputs的type和device都與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、實(shí)際應(yīng)用(添加噪聲)
可以對(duì)Tensor添加噪聲,添加如下代碼即可實(shí)現(xiàn):
noise = inputs.data.new(inputs.size()).normal_(0,0.01) print(noise)
結(jié)果如下:
tensor([ 0.0062, 0.0137, -0.0209, 0.0072], device='cuda:0')
以上這篇Pytorch中.new()的作用詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持億速云。
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