pytorch使用-tensor的基本操作解讀
更新時(shí)間:2022年12月13日 10:53:46 作者:大蝦飛哥哥
這篇文章主要介紹了pytorch使用-tensor的基本操作解讀,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
一、tensor加減乘除
加法操作
import torch x = torch.randn(2, 3) y = torch.randn(2, 3) z = x + y print(z) z = torch.add(x, y) print(z) y.add_(x) print(y)
其他操作類似:減法:sub(-), 乘法:mul(*), 除法:div(/)
二、tensor矩陣運(yùn)算
# 二維矩陣相乘 a = torch.full([2, 2], 3, dtype=torch.long) b = torch.ones(2, 2, dtype=torch.long) print(a) print(b) print(torch.mm(a, b))
# matmul 和 @ 可以用于二維矩陣計(jì)算,也可以是多維 # 四維,計(jì)算的時(shí)候就是前兩維不變,后兩維進(jìn)行計(jì)算。 a = torch.rand(1, 1, 3, 2) b = torch.rand(1, 1, 2, 4) c = torch.matmul(a, b) print(a) print(b) print(c)
pow
a = torch.full([2, 2], 6) print(a.pow(3)) a = torch.full([2, 2], 6) print(a**2)
sqrt
: 平方根rsqrt
: 平方根倒數(shù)
a = torch.full([2, 2], 1024) print(a.sqrt()) print(a.rsqrt()) print(a**0.5)
exp log
a = torch.ones(2, 2) print(torch.exp(a)) print(torch.log(a)) print(torch.log2(a))
.floor()
——往下近似.ceil()
——往上近似.trunc()
——裁剪為整數(shù)部分.frac()
——裁剪成小數(shù)部分
a = torch.tensor(3.1415926) print(a.floor()) print(a.ceil()) print(a.trunc()) print(a.frac())
torch.round()——四舍五入
a = torch.tensor(3.1415926) print(a.round())
.item() 轉(zhuǎn)化為python number
x = torch.randn(1) print(x) print(x.item())
四、tensor切片操作
a = torch.randn(4, 3) print(a) # 取第二列 print(a[:, 1]) # 取前兩列 print(a[:, :2])
五、tensor改變形狀
x = torch.randn(4, 4) y = x.view(16) # -1, 自動(dòng)匹配個(gè)數(shù) z = x.view(-1, 8) print(x) print(y) print(z)
六、tensor 和 numpy.array相互轉(zhuǎn)換
# 底層內(nèi)存共享 x = torch.ones(5) print(x) y = x.numpy() print(y) x.add_(1) print(y)
import numpy as np x = np.ones(5) y = torch.from_numpy(x) print(y)
七、tensor 轉(zhuǎn)到GPU上
if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") x = torch.randn(2, 3) print(x) y = x.to(device) print(y) z = torch.randn(2, 3, device="cuda") print(z) # 同時(shí)在GPU上才能相加 print(y + z) # 轉(zhuǎn)換會(huì)cpu print(z.to("cpu"))
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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