NLP——torch

Pytorch

张量Tensor

1. 各种数值数据统称为张量
2. 常数：scaler（0阶张量）
3. 向量：vector（1阶张量）
4. 矩阵：matrix（2阶张量）
5. 3阶张量

Pytorch创建张量

传入整型默认为浮点型

import torch
t1=torch.Tensor([1,2,3])
t1

将numpy数组转换为张量

array1=np.arange(12).reshape(3,4)
array1
torch.Tensor(array1)

创建空数组

torch.empty(3,4)

创建3行3列随机整型数组

torch.randint(low=0,high=3,size=[3,4])

创建3*4全为1的tensor

torch.ones([3,4])

创建3*4全为0的tensor

torch.zeros([3,4])

创建3*4随机tensor

torch.rand([3,4])