PyTorch张量操作详解

原创于 2023-09-18 09:16:53 发布 · 120 阅读

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本文详细介绍了PyTorch的张量操作，包括张量的创建、索引切片、形状操作、数学运算和广播操作，提供源代码示例，帮助理解如何在深度学习中高效处理数据。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了许多强大的张量操作函数，用于在深度学习模型中进行数据处理和转换。本文将详细介绍PyTorch张量操作的各种功能和用法，并提供相应的源代码示例。

张量的创建与基本操作
在PyTorch中，张量可以通过torch.Tensor类来创建。我们可以使用torch.Tensor()函数直接创建一个空的张量，也可以通过torch.tensor()函数从Python列表或NumPy数组中创建张量。下面是一些基本的张量操作示例：

import torch

# 创建一个空的张量
empty_tensor = torch.Tensor()
print(empty_tensor)

# 从Python列表创建张量
list_tensor

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