Pytorch第一次作业

部署运行你感兴趣的模型镜像

Pytorch第一次作业

1. 安装anaconda,pycharm, CUDA+CuDNN(可选),虚拟环境,pytorch,并实现hello pytorch查看pytorch的版本

在这里插入图片描述

2. 张量与矩阵、向量、标量的关系是怎么样的?

张量是一个多维数组,它是矩阵、向量、标量的高维拓展

3. Variable“赋予”张量什么功能?

Variable用于封装Tensor,使其可以自动求导

4. 采用torch.from_numpy创建张量,并打印查看ndarray和张量数据的地址;

在这里插入图片描述

5. 实现torch.normal()创建张量的四种模式。

在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Aidanmomo

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值