0階張量是一個標量。 1階張量是一個向量。 2階張量是一個矩陣。 如果倆個張量都是一維度，輸出的結果是標量相乘。 如果倆個張量都是矩陣，輸出的結果是矩陣乘積。 如果第一個是二維，第 ...

官方解釋：返回一個以0為平均值，標准差為1的正態分布隨機數。size代表返回張量的形狀。 ...

1.均勻分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一個張量，包含了從區間[0, 1)的均勻分布中抽取的一組隨機數。張量的形狀由參數sizes定義。 參數: sizes (int...) - 整數序列，定義了輸出張量的形狀; out (Tensor ...

目錄 torch.mul(a, b) torch.mm(a, b) torch.bmm(a, b) torch.matmul a, b 均為1D（向量） a, b 都是2D（矩陣） a為1維，b為2維 a為2維，b為1維 ...

； torch.randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=to ...

1.從數據直接構建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.從已有的tensor構建一個tensor。這些方法會重用原來tensor的特征。 x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x ...

有torch.mm和torch.matmul兩個函數。其中前一個是針對二維矩陣，后一個是高維。當torch.mm用於大 ...

官方文檔 torch.matmul() 函數幾乎可以用於所有矩陣/向量相乘的情況，其乘法規則視參與乘法的兩個張量的維度而定。 關於 PyTorch 中的其他乘法函數可以看這篇博文，有助於下面各種乘法的理解。 torch.matmul() 將兩個張量相乘划分成了五種情形：一維 × 一維 ...