Pytorch學習筆記（二）——Tensor
一、對Tensor的操作 從接口的角度講，對Tensor的操作可以分為兩類： （1）torch.function （2）tensor.function 比如torch.sum(a, b)實際上和a.sum(b)功能等價。 從存儲的角度講，對Tensor的操作也可以分為兩類： （1）不修 ...
原文：Pytorch之Tensor學習
Pytorch之Tensor學習 Tensors是與數組和矩陣類似的數據結構，比如它與numpy 的ndarray類似，但tensors可以在GPU上運行。實際上，tensors和numpy數組經常共用內存，消除了拷貝數據的需要。Tensors被優化的可以自動求微分。 初始化Tensor 直接從數據 從numpy數組 從另一個tensor 新tensor與參數tensor相比，保留了其特性 sha ...
2021-06-30 13:33 0 149 推薦指數：
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本文列舉的框架源碼基於PyTorch1.0，交互語 ...
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#tensor和numpy import torch import numpy as np numpy_tensor = np.random.randn(3,4) print(numpy_tensor) #將numpy的ndarray轉換到tendor上 pytorch_tensor ...
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深度學習框架PyTorch一書的學習-第三章-Tensor和autograd-1-Tensor
參考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的網址去查看代碼，下面是本人的筆記 Tensor Tensor可以是一個數（標量）、一維數組（向量）、二維數組（矩陣）或更高維的數組（高階數據） Tensor ...
Pytorch：Tensor 張量操作
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 ...
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pytorch tensor 的拼接和拆分
總結： 這里的關鍵詞參數dim的理解和cat方法中有些區別。 cat方法中可以理解為原tensor的維度，dim=0，就是沿着原來的0軸進行拼接，dim=1，就是沿着原來的1軸進行拼接。 stack方法中的dim則是指向 ...