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Python Pytorch深度學(xué)習(xí)之Tensors張量

發(fā)布日期:2021-12-18 07:06 | 文章來(lái)源:gibhub

環(huán)境:Anaconda自帶的編譯器——Spyder

最近才開(kāi)使用conda,發(fā)現(xiàn)conda 就是 yyds,愛(ài)啦~

一、Tensor(張量)

import torch
#構(gòu)造一個(gè)5*3的空矩陣
x=torch.FloatTensor(5,3)
print(x)
# 構(gòu)造隨機(jī)初始化矩陣
x=torch.rand(5,3)
print(x)
# 構(gòu)造一個(gè)矩陣全為0,而且數(shù)據(jù)類型為long
x=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)
print(x)
# 構(gòu)造一個(gè)張量,直接使用數(shù)據(jù)
x=torch.tensor([5.5,3])
print(x)
# 創(chuàng)建一個(gè)tensor基于已經(jīng)存在到的tensor
x=x.new_ones(5,3,dtype=torch.double)
print(x)
x=torch.randn_like(x,dtype=torch.float)
print(x)
# 獲取它的維度信息
print(x.size())

運(yùn)行結(jié)果

二、操作

print("*************操作**************")
# 加法操作
y=torch.rand(5,3)
print(x+y)
print(torch.add(x, y))
# 定義變量,作為存儲(chǔ)結(jié)果
result=torch.empty(5,3)
torch.add(x,y,out=result)
print(result)
y.add_(x)
print(y)

運(yùn)行結(jié)果


注:任何使張量發(fā)生變化的操作都有一個(gè)前綴"":x.copy(y),這樣才會(huì)發(fā)生改變

print("*************改變大小_view**************")
x=torch.rand(4,4)
y=x.view(16)
z=x.view(-1,8)
print(x.size())
print(y.size())
print(z.size())

運(yùn)行結(jié)果

print("*************獲得value**************")
x=torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())#獲得value值


總結(jié)

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