pytorch 如何创建一维张量（tensor)

最新推荐文章于 2025-04-11 11:31:12 发布
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分类专栏： pytorch
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pytorch创建张量的博客有很多，但是大多数都没有写到怎样创建一维张量，这个问题也困扰了我许久。有两种方法：

创建一个一维30个元素的tensor：

data = torch.Tensor(size=([30]))

or

data = torch.Tensor(torch.Size([30]))

 

Pytorch 一维张量常用方法
Mr数据杨
02-24 1万+
掌握 PyTorch 中一维张量的基本操作是理解深度学习模型构建的基础。本文介绍了张量的创建、索引、切片、基本运算及与其他数据结构的互相转换。掌握这些基本操作后，可进一步探索 PyTorch 中的多维张量和高级深度学习模型的构建与应用。
【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)切片操作
goldfisheye的博客
02-10 4708
上文介绍了PyTorch中改变张量(Tensor)形状的操作，本文主要介绍张量切片操作。
Pytorch生成Tensor常用方法汇总
落地生根
04-04 9699
知识整理，便于以后查找。 本文是对pytorch生成Tensor常用方法的小结 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0,1]的均匀分布中抽取的随机的一组随机数，张量形状有参数size定义。 import torch a = torch.rand((2,3)) a tensor([[0.2969, 0.8017, 0...
pytorch tensor_自用Pytorch学习笔记(四:创建tensor)(基于1.1版本)
weixin_39824223的博客
11-27 236
创建tensor的方法1、从numpy数组转换而来np.array([2,3,3])torch.from_numpy(a)2、从list导入，将list元素作为参数传入注意点：tensor()的参数为现有数据，而Tensor()的参数为表示shape的元组，也可以接收现有数据，如c=torch.FloatTensor([2.3,1.36])。Tensor的默认类型是FloatTensor，如果想改...
PyTorch 张量（Tensor）
最新发布
qq_25502783的博客
04-11 942
张量是一个多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。在 PyTorch 中，张量（Tensor）是数据的核心表示形式，类似于 NumPy 的多维数组，但具有更强大的功能，例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。张量支持多种数据类型（整型、浮点型、布尔型等）。张量可以存储在 CPU 或 GPU 中，GPU 张量可显著加速计算。
PyTorch--Tensor的创建
m0_74895132的博客
09-06 941
使用 torch.Tensor() 创建的 Tensor 的数据类型默认为 torch.float32（CPU/GPU类型为FloatTensor）。也可以使用 torch.DoubleTensor()、torch.IntTensor() 等其他张量类型的构造函数创建 Tensor 实例。Tensor，即张量，是PyTorch中的基本操作对象，可以看做是包含单一数据类型元素的多维矩阵。torch.Tensor 表示张量一个类，可以通过它的构造函数直接创建 Tensor 实例。
Pytorch学习01——Tensor介绍与创建
zhuzaiyebol的博客
10-05 1087
pytorch中tensor的简单介绍以及创建和初始化
判定两个tensor维度相同_Pytorch之Tensor大详解
weixin_39610724的博客
11-27 1171
导语深度学习框架Pytorch发展势头惊人，这点小编也深有体会，翻翻Github上深度学习的开源代码，发现用Pytorch真的多了不少，所以小编最近也正在入坑Pytorch，顺便写写文章做些总结。认真看完这篇文章，你将收获：理解Tensor的创建理解Tensor的加速理解Tensor的常用属性理解Tensor的常用方法Tensor创建我们应该都知道Numpy是支持大量维度数组与矩阵运算的常用扩展库...
【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)统计操作
goldfisheye的博客
02-14 3435
上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的计算操作，本文将介绍张量的统计操作。
【PyTorch】改变张量(Tensor)形状操作
goldfisheye的博客
02-08 1515
上文讲解了张量生成和信息获取的知识，本文将针对张量的操作进行详细讲解。
Pytorch 张量创建详解
bbaaa123的博客
08-06 1170
pytorch 张量创建详解,详细说明了主流的张量创建方法和注意点
pytorch中tensor维度转换view()和permute()
weixin_44485421的博客
08-05 1669
pytorch中常用的维度转换。view(),permute(),transpose() 首先了解一下tensor的size是怎么来的，几个中括号就说明有几个维度，然后看第一个中括号里用逗号分隔开了几个元素，就是第一个维度的值，其他依次类推。
pytorch学习笔记一：张量的创建
Sagacity_1125的博客
06-04 420
一、直接创建 1.1 通过torch.tensor创建张量 torch.tensor( data,dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) data：数据，可以是list，numpy dtype：数据类型，默认与data一致 device：所在设备，cuda/cpu requires_grad：是否需要梯度 pin_memory：是否存于锁页内存 举例：
NNDL 实验二 Pytorch入门
weixin_51626106的博客
09-10 1185
NNDL 实验二 Pytorch入门
深度学习 | pytorch（一）张量的创建和常用方法
qq_44250700的博客
09-05 5873
文章目录一、张量的创建1、张量的类型①整数型②浮点型③布尔型张量④复数类型2、张量类型的转化①隐式转化③使用.float()、.int()对张量进行转化3、创建高维度的张量4、零维张量：只包含一个元素，但又不是单独的一个数4、高维张量二、张量的形变1、flatten拉平：将任意维度张量转化为一维张量2、reshape方法：任意变形①转化成一维张量②转化成二维张量③转化成三维张量三、特殊张量的创建方法1、创建特殊取值的张量（返回结果默认为浮点型）①全零张量 .zeros()②全1张量 .ones()③单位矩阵
torch中张量（一维向量）转置
Cretheego的博客
01-19 1443
torch转置
PyTorch Tensor 创建
jianghuixin
05-30 1841
本文介绍 PyTorch 如何创建张量类型
PyTorch：tensor常用操作
芒果干的博客
12-28 3714
tensor常用操作一、维度重新排列二、Tensor.expand()三、torch.cat()四、torch.split()五、torch.chunk() 一、维度重新排列 permuate 二、Tensor.expand() Tensor.expand(sizes) 将tensor进行扩展，size为扩展后的维度，-1表示对这一维度不进行拓展 Returns a new view of the self tensor with singleton dimensions expanded to a la
pytorch入门篇1 创建tensor
qq_44949041的博客
01-06 5883
pytorch中的Tensor又名为张量，简单来说是一个多维数组，是pytorch的基本数据单位。本文将全面介绍tensor数据的创建方法，包括：特定数据的创建，例如从numpy中转换torch.from_numpy()，创建元素值相同的矩阵torch.full()，torch.arange/range()等；随机数据创建tensor：torch.randint()/rand_like()、满足正太分布数据创建等。
pytorch表示一维张量
12-29
### 如何在PyTorch中创建和操作一维张量 #### 创建一维张量 在一维情况下，可以通过传递列表到`torch.tensor()`来创建张量。下面是一个简单的例子： ```python import torch V_data = [1., 2., 3.] V = torch....
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