创建tensor： 1.numpy向量转tensor： a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表转tensor： a=torch.tensor([2,2]) b=torch.FloatTensor([2,2 ...

本文列举的框架源码基于PyTorch1.0，交互语 ...

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 ...

引言 本篇介绍tensor的维度变化。 维度变化改变的是数据的理解方式！ view/reshape：大小不变的条件下，转变shape squeeze/unsqueeze：减少/增加维度 transpose/t/permute：转置，单次/多次交换 ...

pytorch数据类型 python数据类型 Int float Int array Float array torch数据类型 tensor of size() FloatTensor of size() Int array IntTensor ...

1.基本概念 标量：就是一个数，是0维的，只有大小，没有方向 向量：是1*n的一列数，是1维的，有大小，也有方向 张量：是n*n的一堆数，是2维的，n个向量合并而成 ...

1.矩阵的分割 方法：split(分割长度,所分割的维度)，split([分割所占的百分比],所分割的维度) 输出结果 2.tensor的属性统计 min(dim=1)：返回第一维的所有最小值，以及下标 max(dim=1)：返回第一维的所有最大值 ...

数据本身不发生改变，数据的访问方式发生了改变 1.维度的扩展 函数：unsqueeze() 输出结果 注意,第5维前加1维，就会出错 连续 ...