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torch.Tensor
的属性和方法,你可以参考 PyTorch 的官方文档。官方文档详细列出了所有的类、方法、属性以及示例代码。这是了解 PyTorch 以及学习其各种功能的最佳资源。
你可以在以下网址找到 PyTorch 的官方文档:
具体到 torch.Tensor
的文档,可以访问以下链接:
在 PyTorch 的官方文档中,每个方法和属性都详细说明了其用途、参数和返回值,并提供了示例代码。你可以通过搜索具体的方法或属性名称来找到相关的文档。例如:
在文档的 torch.Tensor
部分,你会看到以下内容:
torch.Tensor
类及其用途。torch.tensor
、torch.zeros
、torch.ones
等)。dtype
、device
、shape
等。以下是如何使用官方文档来查找和使用张量方法和属性的示例:
查找张量的绝对值方法:
torch.Tensor.abs
,你会找到 torch.Tensor.abs-https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.abs.html 的页面。查找张量的形状属性:
torch.Tensor.shape
,你会找到 torch.Tensor.shape-https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch-tensor 的页面。在 Python 解释器中,你也可以使用内置的 help
函数来查看 PyTorch 方法和属性的文档。例如:
import torch
tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
# 查看 tensor.abs 方法的帮助
help(tensor.abs)
# 查看 tensor.shape 属性的帮助
help(tensor.shape)
使用 dir
函数可以列出对象的所有属性和方法:
import torch
tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
# 列出 tensor 对象的所有属性和方法
print(dir(tensor))
python -h
知道-c作用Help on dtype in module torch object: class dtype(builtins.object) | Methods defined here: | | __reduce__(...) | Helper for pickle. | | __repr__(self, /) | Return repr(self). | | ---------------------------------------------------------------------- | Data descriptors defined here: | | is_complex | | is_floating_point | | is_signed (END)
- python -c "import torch; help(torch.tensor)"
Help on built-in function tensor in module torch: tensor(...) tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) -> Tensor Constructs a tensor with no autograd history (also known as a "leaf tensor", see :doc:`/notes/autograd`) by copying :attr:`data`. .. warning:: When working with tensors prefer using :func:`torch.Tensor.clone`, :func:`torch.Tensor.detach`, and :func:`torch.Tensor.requires_grad_` for readability. Letting `t` be a tensor, ``torch.tensor(t)`` is equivalent to ``t.clone().detach()``, and ``torch.tensor(t, requires_grad=True)`` is equivalent to ``t.clone().detach().requires_grad_(True)``. .. seealso:: :func:`torch.as_tensor` preserves autograd history and avoids copies where possible. :func:`torch.from_numpy` creates a tensor that shares storage with a NumPy array. Args: data (array_like): Initial data for the tensor. Can be a list, tuple, NumPy ``ndarray``, scalar, and other types. Keyword args: dtype (:class:`torch.dtype`, optional): the desired data type of returned tensor. Default: if ``None``, infers data type from :attr:`data`. device (:class:`torch.device`, optional): the device of the constructed tensor. If None and data is a tensor then the device of data is used. If None and data is not a tensor then the result tensor is constructed on the CPU. requires_grad (bool, optional): If autograd should record operations on the returned tensor. Default: ``False``. pin_memory (bool, optional): If set, returned tensor would be allocated in the pinned memory. Works only for CPU tensors. Default: ``False``. Example:: >>> torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]]) tensor([[ 0.1000, 1.2000], [ 2.2000, 3.1000], [ 4.9000, 5.2000]]) >>> torch.tensor([0, 1]) # Type inference on data tensor([ 0, 1]) >>> torch.tensor([[0.11111, 0.222222, 0.3333333]], ... dtype=torch.float64, ... device=torch.device('cuda:0')) # creates a double tensor on a CUDA device tensor([[ 0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64, device='cuda:0') >>> torch.tensor(3.14159) # Create a zero-dimensional (scalar) tensor tensor(3.1416) >>> torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of size (0,)) tensor([]) (END)
通过这些方法,你可以轻松地查找和学习 PyTorch 中的各种方法和属性,帮助你更好地使用这个强大的深度学习框架。
要查找 Python 命令行参数的详细信息,包括 -c
参数以及其他可用参数,可以使用以下方法:
使用帮助文档:
在命令行中直接运行 python -h
或者 python --help
命令,会显示 Python 解释器的帮助信息,包括可用的命令行选项和参数说明。
python -h
这会输出详细的帮助文档,包括 -c
参数的说明和用法示例。
查看官方文档:
可以访问 Python 官方文档网站,查找有关命令行选项和参数的详细信息。通常在文档中有完整的参数列表和用法说明。
通过这些方法,你可以轻松找到 Python 解释器命令行选项 -c
及其它参数的相关信息。
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