m0_72204590的博客

原创 Pytorch安装与张量tensor的使用

我们学习了张量的定义和规则，并重点介绍了张量的使用方法，包括创建张量、加减乘除操作、拼接和与NumPy的转换。PyTorch是一个功能强大的科学计算库，它提供了灵活的张量操作功能，方便进行深度学习任务的开发和训练。与NumPy的转换: 可以使用torch.from_numpy()函数将NumPy数组转换为PyTorch张量，使用张量的.numpy()方法将张量转换为NumPy数组。例如，以下代码创建了一个3x3的随机张量。张量是PyTorch中的核心数据结构，类似于Numpy中的多维数组。