x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) z = torch.stack([x, y], dim=2)结果是什么？

ChatGPT: 结果是一个3维张量，形状为(2, 2, 2)，其中第一个维度表示矩阵的行数，第二个维度表示矩阵的列数，第三个维度表示矩阵的数量。具体来说，z[0, 1, 0]的值为3，z[1, 0, 1]的值为6。

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import torch x = torch.tensor([]) y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x, y), dim = 1)

这段代码会报错，因为在对 x 进行拼接时，x 是一个空的张量，没有指定维度。正确的写法应该是：

import torch 
x = torch.tensor([])
y = torch.tensor([1, 2, 3])
z = torch.cat((x.view(1,-1), y.view(1,-1)), dim = 1)

这里使用了 `view` 方法将 x 和 y 的维度都转换成 `(1, -1)`，然后在第二维上进行拼接。

# Create tensors. x = torch.tensor(1., requires_grad=True) w = torch.tensor(2., requires_grad=True) b = torch.tensor(3., requires_grad=True) # Build a computational graph. y = w * x + b # y = 2 * x + 3 # Compute gradients. y.backward() # Print out the gradients. print(x.grad) # x.grad = 2 print(w.grad) # w.grad = 1 print(b.grad) # b.grad = 1

这段代码使用 PyTorch 创建了三个张量 x、w 和 b，并将它们的 `requires_grad` 属性设置为 True，以便计算梯度。然后，使用这些张量构建了一个计算图，其中 y 是 x 和 w 的乘积加上 b。接下来，使用 `y.backward()` 计算了 y 对每个需要梯度的张量的梯度。最后，使用 `print()` 打印了每个张量的梯度值。在这个例子中，x 的梯度值是 2，w 和 b 的梯度值都是 1。这是因为 y 对 w 和 b 的梯度都是 1，而 y 对 x 的梯度是 w，即 2。