Python Pytorch深度學(xué)習(xí)之Tensors張量
更新時間：2021年10月28日 09:06:02 作者：柚子味的羊
今天小編就為大家分享一篇Pytorch之Tensors張量的文章，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
環(huán)境：Anaconda自帶的編譯器——Spyder
最近才開使用conda，發(fā)現(xiàn)conda 就是 yyds，愛啦~
一、Tensor（張量）
import torch #構(gòu)造一個5*3的空矩陣 x=torch.FloatTensor(5,3) print(x) # 構(gòu)造隨機初始化矩陣 x=torch.rand(5,3) print(x) # 構(gòu)造一個矩陣全為0，而且數(shù)據(jù)類型為long x=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long) print(x) # 構(gòu)造一個張量，直接使用數(shù)據(jù) x=torch.tensor([5.5,3]) print(x) # 創(chuàng)建一個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，作為存儲結(jié)果
result=torch.empty(5,3)
torch.add(x,y,out=result)
print(result)
y.add_(x)
print(y)
運行結(jié)果
注：任何使張量發(fā)生變化的操作都有一個前綴"":x.copy(y),這樣才會發(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())
運行結(jié)果
print("*************獲得value**************")
x=torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())#獲得value值
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容！
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