4、PyTorch基础与简单神经网络构建

PyTorch基础与简单神经网络构建

1. PyTorch基础操作与内部结构

1.1 基础操作

如果你熟悉所有这些基本操作，就可以开始构建网络了。PyTorch 还有许多其他重要操作，以下是一些常见操作的示例代码：

import torch

# 创建随机张量
x = torch.rand(2,3,4)
x_with_2n3_dimension = x[1, :, :]
scalar_x = x[1,1,1]     # first value from each dimension

# numpy 风格的切片
x = torch.rand(2,3)
print(x[:, 1:])        # skipping first column
print(x[:-1, :])       # skipping last row

# 转置
x = torch.rand(2,3)
print(x.t())           # size 3x2

# 拼接和堆叠
x = torch.rand(2,3)
concat = torch.cat((x,x))
print(concat)         # Concatenates 2 tensors on zeroth dimension
x = torch.rand(2,3)
concat = torch.cat((x,x), dim=1)
print(concat)         # Concatenates 2 tensors on first dimension
x = torch.rand(2,3)
stacked = torch.stack((x,x),