如何将torch.randn(3)转换成1行3列的向量
时间: 2023-06-26 11:08:32 浏览: 50
可以使用torch.reshape()函数将torch.randn(3)转换成1行3列的向量。示例如下:
```
import torch
x = torch.randn(3)
print(x)
# 将x转换成1行3列的向量
x = torch.reshape(x, (1, 3))
print(x)
```
输出结果为:
```
tensor([-0.2717, 0.3071, -0.3091])
tensor([[-0.2717, 0.3071, -0.3091]])
```
相关问题
torch将n*1向量转换成1*n维向量
可以使用torch的t()函数来实现:
```python
import torch
x = torch.randn(5, 1) # 创建一个5*1的向量
print(x.shape) # 输出(5, 1)
y = x.t() # 将x转换成1*5的向量
print(y.shape) # 输出(1, 5)
```
输出:
```
torch.Size([5, 1])
torch.Size([1, 5])
```
解释下面代码num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256 W1 = nn.Parameter(torch.randn( num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01) b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True)) W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01) b2 = nn.Parameter(torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)) params = [W1, b1, W2, b2]
这段代码定义了一个两层的全连接神经网络,其中:
- `num_inputs` 是输入层的输入维度,这里是 784,因为输入的数据是 MNIST 手写数字图像,每幅图像都是 $28 \times 28$ 的,展开后就是一个 $784$ 维的向量。
- `num_outputs` 是输出层的输出维度,这里是 10,因为要对手写数字进行分类,一共有 10 类。
- `num_hiddens` 是隐藏层的神经元个数,这里是 256,这个值是可以调整的,它决定了网络的复杂度和表达能力。
- `W1` 是输入层到隐藏层的权重矩阵,大小为 `(num_inputs, num_hiddens)`,是一个随机初始化的参数,`requires_grad=True` 表示这个参数需要计算梯度。
- `b1` 是输入层到隐藏层的偏置向量,大小为 `(num_hiddens,)`,初始值为 0,也需要计算梯度。
- `W2` 是隐藏层到输出层的权重矩阵,大小为 `(num_hiddens, num_outputs)`,也是随机初始化的参数,`requires_grad=True` 表示需要计算梯度。
- `b2` 是隐藏层到输出层的偏置向量,大小为 `(num_outputs,)`,初始值为 0,也需要计算梯度。
- `params` 是一个列表,包含了所有的参数(权重和偏置),是为了方便进行梯度更新和保存模型。
在这段代码中,使用了 PyTorch 的 `nn.Parameter` 类将权重矩阵和偏置向量转换成了可训练的参数。这样做的好处是,PyTorch 会自动地为这些参数计算梯度,我们只需要在反向传播时调用 `backward()` 方法就可以了。
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