Pytorch中.new()的作用詳解

更新時(shí)間：2020年02月18日 10:48:08 作者：悲戀花丶無心之人

今天小編就為大家分享一篇Pytorch中.new()的作用詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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