本文列举的框架源码基于PyTorch1.0,交互语 ...
PyTorch Tensor 几乎所有的深度学习框架背后的设计核心都是张量和计算图,PyTorch也不例外 一.Tensor的简介 Tensor,又名张量,可能对这个名词似曾相识,因它不仅在PyTorch中出现过,它也是Theano TensorFlow Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析,但从工程角度来讲,可简单地认为它就是一个数组,且支持高效的科学计算。它可 ...
2019-03-03 12:29 0 639 推荐指数:
本文列举的框架源码基于PyTorch1.0,交互语 ...
#tensor和numpy import torch import numpy as np numpy_tensor = np.random.randn(3,4) print(numpy_tensor) #将numpy的ndarray转换到tendor上 pytorch_tensor ...
默认数据类型 在Pytorch中默认的全局数据类型是float32,用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32 参数 Tensor()如果值传递一个整数,则会生成一个随机的张量: import torch torch.Tensor(1) 输出:tensor([一个随机值 ...
Tensor API 较多,所以把 运算 单独列出来,方便查看 本教程环境 pytorch 1.3以上 乘法 t.mul(input, other, out=None):矩阵乘以一个数 t.matmul(mat, mat, out=None):矩阵相乘 t.mm(mat, mat ...
从官网拷贝过来的,就是做个学习记录。版本 0.4 tensor to numpy 输出 进行转换 输出 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 ...
Pytorch之Tensor学习 Tensors是与数组和矩阵类似的数据结构,比如它与numpy 的ndarray类似,但tensors可以在GPU上运行。实际上,tensors和numpy数组经常共用内存,消除了拷贝数据的需要。Tensors被优化的可以自动求微分。 初始化Tensor ...
首先在变量的操作上:Tensor对象支持在原对象内存区域上修改数据,通过“+=”或者torch.add()方法而Variable不支持在原对象内存区域上修改数据Variable对象可求梯度,并且对Variable对象的操作,操作会被记录,可通过grad_fn属性查看上一次的操作,可通过data属性 ...
Tensor常见的形式有哪些 0: scalar 数值 1: vector 向量 2: matrix 矩阵 3: n-dimensional tensor 高维张量 Scalar 通常就是一个数值 Vector 在深度学习中通常指特征。 例如词向量 ...