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 ...
torch.mul a, b 是矩阵 对应位相乘,即点乘操作, a和b的维度必须相等,a的维度是 , , 则b的维度必须是 , , 返回还是 , 的矩阵 torch.mm a,b 是矩阵a和b矩阵相乘,a的维度是 , ,b的维度是 , ,返回是 , 的矩阵 torch.bmm a,b 是矩阵a和b在维度 上矩阵相乘,一般要求是 三维矩阵,a的维度是 , , ,b的维度是 , , 返回的是 , , ...
2019-08-02 13:53 0 398 推荐指数:
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 ...
tensor的数学运算 目录 tensor的数学运算 基础四则运算 矩阵相乘 二维以上的矩阵转置 power函数以及sqrt函数 exp log函数 近似值 clamp函数 ...
原位操作(in-place),带“_”尾巴的都是原位操作,如x.add_(y) ,x被改变。 1、加法 numpy与Tensor互转,共享内存,其一改变,都变。 Tensor转cuda(GPU运算) ...
1.矩阵的转置 方法:t() 输出结果 transpose(维度下标1,维度下标2):任意两个维度之间的转换 输出结果 permute(维度的下标):所有维度之间的任意转换 输出结果 2.矩阵的四则运算 矩阵 ...
1,首先比较二者的参数部分:这就是处理0阶张量和1阶张量的区别 np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求 ...
dim=0,按行求平均值,返回的形状是(1,列数) dim=1,按列求平均值,返回的形状是(行数,1) ...
tensor(张量)是PyTorch的一种数据类型,可以是标量、一维向量、多维矩阵等。 官网已经有介绍,总结如下: 上图中types可以不同(dtype不设定就是同类型),并没有严格界限,不过最好按推荐的情况去使用。 tensor.*中tensor就是带有数据的具体对象了,如下述案例中x ...
在使用Tensor时,我们首先要掌握如何使用Tensor来定义不同数据类型的变量。Tensor时张量的英文,表示多维矩阵,和numpy对应,PyTorch中的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换,唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行,而numpy的ndarray ...