張量基本概念: 張量其實就是tensor,和tensorflow里的基礎數據結構相同,本質就是N維數組; 張量的提出本質是為了優化底層數學計算速度; C++和python這種解釋型語言相比之所以有優越性,本質就是因為所有類似於內置類型的數值都是采用連續內存直接存儲; 而python ...
Tensor的基礎操作 目錄 一 tensor引入 二 創建tensor 三 常用tensor操作 . 調整tensor的形狀 . 添加或壓縮tensor維度 四 索引操作 五 高級索引 六 Tensor類型 . Tensor數據類型 . 數據類型轉換 . cpu和gpu間數據類型轉換 七 逐元素操作 八 歸並操作 九 比較 十 線性代數運算 pytorch完整教程目錄:https: www.c ...
2021-04-20 15:10 0 435 推薦指數:
張量基本概念: 張量其實就是tensor,和tensorflow里的基礎數據結構相同,本質就是N維數組; 張量的提出本質是為了優化底層數學計算速度; C++和python這種解釋型語言相比之所以有優越性,本質就是因為所有類似於內置類型的數值都是采用連續內存直接存儲; 而python ...
https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的數據類型,總共有8種數據類型,其中默認的類型是torch.FloatTensor,而且這種類型的別名也可以寫作torch.Tensor。 device: 這個參數表 ...
Tensor(張量) 基本操作 #_Author_:Monkey #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 ...
張量操作 一、張量的拼接與切分 1.1 torch.cat() 功能:將張量按維度dim進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度 1.2 torch.stack() 功能:在新創建的維度的上進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度(如果dim為新 ...
#Tensor索引操作 ''''' Tensor支持與numpy.ndarray類似的索引操作,語法上也類似 如無特殊說明,索引出來的結果與原tensor共享內存,即修改一個,另一個會跟着修改 ...
* torch.Tensor 存儲和變換數據的工具 * Tensor與Ndarray多維數組類似,可提供GPU計算和自動求梯度 * 標量:0緯張量,一個數字 * 向量:1緯張量,[ ] * 矩陣:2緯張量,[ [ ] ] 首先導入torch,查看版本號 ...
一、張量的維度操作 1.squezee & unsqueeze 2.張量擴散,在指定維度上將原來的張量擴展到指定大小,比如原來x是31,輸入size為[3, 4],可以將其擴大成34,4為原來1個元素的復制 3.轉置,torch.transpose 只能 ...
(此文為個人學習pytorch時的筆記,便於之后的查詢) Tensor基本操作 創建tensor: 1.numpy向量轉tensor: 2.列表轉tensor: 3.利用大寫接受shape創建: 默認下,Tensor為‘torch.FloatTensor’類型 ...