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将常量变量添加到cuda。浮动张量

pytorch gpu

user8130503 · 技术社区 · 7 年前

我有两个问题:

1) 我想知道我该怎么做 加/减恒常火炬。对于火炬的所有元素,大小为1的浮动张量。大小为30的浮点张量。

2) 我怎么能 将焊枪的每个元素相乘。通过随机值(每个值不同或不同)浮动大小为30的张量。

我的代码:

import torch
dtype = torch.cuda.FloatTensor 
def main():
     pop, xmax, xmin   = 30, 5, -5
     x                 = (xmax-xmin)*torch.rand(pop).type(dtype)+xmin
     y                 = torch.pow(x, 2)
     [miny, indexmin]  = y.min(0)
     gxbest            = x[indexmin] 
     pxbest            = x
     pybest            = y
     v = torch.rand(pop)
     vnext = torch.rand()*v + torch.rand()*(pxbest - x) + torch.rand()*(gxbest - x)

main()

最好的方法是什么?我想我应该怎么转换 gxbest 变成一个 torch.FloatTensor 30码,但我怎么做? 我试图创建一个向量:

Variable(torch.from_numpy(np.ones(pop)))*gxbest

但它没有起作用。乘法也不起作用。

运行时错误:张量大小不一致

谢谢大家的帮助!

1 回复 | 直到 7 年前

Wasi Ahmad 7 年前

1) 如何加/减一个恒定的火炬。火炬所有元素的大小为1的浮动张量。大小为30的浮点张量?

您可以在pytorch 0.2中直接执行。

import torch

a = torch.randn(30)
b = torch.randn(1)
print(a-b)

如果由于大小不匹配而出现任何错误,可以进行如下小更改。

print(a-b.expand(a.size(0))) # to make both a and b tensor of same shape

2) 我如何将火炬的每个元素相乘。用一个随机值(每个值是否不同)来浮动大小为30的张量?

在pytorch 0.2中,也可以直接执行。

import torch

a = torch.randn(30)
b = torch.randn(1)
print(a*b)

在这种情况下,如果由于大小不匹配而出现错误,请执行以下操作。

print(a*b.expand(a.size(0)))

因此,在您的情况下,您可以简单地更改 gxbest 从1到30的张量如下。

gxbest = gxbest.expand(30)

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