Pytorch

最新推荐文章于 2023-11-01 10:31:44 发布
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#pytorch #机器学习 #概率论

本文详细介绍了张量在PyTorch中的基础概念，包括0-5维张量的应用、numpy与tensor的转换，以及随机初始化、全0矩阵创建、数据构造、张量操作、加法运算、索引、内存调整、自动求导和梯度管理。通过实例演示，读者将掌握如何在实际项目中运用这些技巧。

1. 张量

0 维张量 表示数字                         1，2，3，4...

1维张量  表示向量

2维张量 表示矩阵

3维张量 共用数据存储张量        时间序列 股价 文本数据 彩色图片（RPG）

  • 3维=时间序列
  • 4维=图像
  • 5维=视频

 tensor 和 numpy 相互转换

 

随机初始化矩阵

x=torch.rand(4,3)

构建全0矩阵

x=torch.zeros(4,3)

直接用数据构建张量

x=torch.tensor([5.5,3])

基于一个存在的tensor 创建一个新的tensor

x=x.new_ones(4,3,dtype=torch.dou

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