官方文档解释： To create a tensor with pre-existing data, use torch.tensor(). To create a tensor with specific size, use torch.* tensor creation ops (see ...

torch.nn.Linear的作用是对输入向量进行矩阵的乘积和加法。y=x（A）转置+b。这点类似于全连接神经网络的的隐藏层。in_feature代表输入神经元的个数。out_feature代表输出神经元的个数。bias为False不参与训练。如果为True则参与训练 ...

在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如： torch.rand() torch.randn() torch.rand_like() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数 ...

http://blog.csdn.net/u010946556/article/details/51339385 粗略内容来自该博客，本人虽然知道bp的功能，但是却不知道如何实现一直都在纠结，即使知道torch几行代码就能够架设复杂的神经网络跑数据，但是不会写自己的复杂的网络的人不算真正研究者 ...

看pytorch中文文档摘抄的笔记。 class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] 实现 ...

1. torch.squeeze(x,N) 主要对数据维度进行压缩 含义：当N未给定时，去掉x中所有维度为1的维度，当N给定为某一数值时，去掉在这一数值指定位置的维度为1的维度。 代码示例： 2.torch.unsqueeze(x,dim=N) 数据维度进行扩充 ...

1. 一般的数组如：[22，33] shape是（2，）：他表示他是一个一维数组，数组中有两个元素； 注意他和shape（2，1）的区别，他两个不一样。 2. [[22],[33]] 他的shape是(2,1),表示二维数组，每行有一个元素 3. [[22,33]] shape是（1，2 ...

...