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人工智能神器PyTorch:张量和张量的定义

ztj100 2024-11-14 19:23 20 浏览 0 评论

PyTorch是python的机器学习库,简洁高效,实际应用中非常流行。今天我们详细讲解一下,PyTorch中的张量。


1、什么是张量?

张量的概念大家可以去了解一下。pytorch中的张量,是指某种形式组成的不同维数的矩阵。


2、构造含有数据的张量torch.tensor()函数

看一个例子。

也就是说,我们可以通过直接的数据输入,定义一个torch的张量。

3、构造特殊的张量

empty,zeros,ones,full函数可以构造不同的张量。

  • 如果不指定张量的值,可以用empty;
  • 如果设定全是0,可以用zeros
  • 如果设定全是1,可以用ones
  • 如果设定0,1之外的值,可以用full
  • 这几个函数都有类似的*_like函数。如empty_like,zeros_like,ones_like,full_like,这些函数的参数是一个张量,构造一个和张量相同大小的张量

4、构造等差等比数列

  • torch. arange() 等差不包含最后的一个end元素

torch.arange(0,3,step=1)

结果是0,1,2

  • torch. range() 等差到end+1,也就是包含end

torch.range(0,2,step=1)

结果是0,1,2

  • torch. linspace()

linspace(start,end,nums)

从start开始到end,中间分成nums段


  • torch. logspace()使用方法和linspace类似,差别就是输出结果是要做一个10的次方。


5、结束

pytorch的张量定义虽然和Numpy有很多类似,但是也是不一样的。后面我们会慢慢讲解。

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