pytorch中tensor 中对应np.vstack和np.delete的函数是什么？举例说明

PyTorch中对应np.vstack的函数是torch.cat()，它能够沿着指定维度连接多个tensor。举例说明如下：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6]])

c = torch.cat([a, b], dim=0)

print(c)
# Output:
# tensor([[1, 2],
#         [3, 4],
#         [5, 6]])

PyTorch中对应np.delete的函数是torch.index_select()，它能够按给定索引从tensor中选择子集。举例说明如下：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

b = torch.index_select(a, dim=0, index=torch.tensor([0, 2]))

print(b)
# Output:
# tensor([[1, 2],
#         [5, 6]])

在这个例子中，我们从a中选择索引为0和2对应的子集，即第1行和第3行。index_select的第一个参数是输入tensor，第二个参数是选择子集的维度，第三个参数是要选择的索引。注意，索引需要用torch.tensor()进行包装。

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tensor 中对应np.vstack和np.delete的函数是什么？

对于您的问题，我可以告诉您，在 PyTorch 中对应 np.vstack 和 np.delete 的函数分别是 torch.cat 和 torch.index_select。这两个函数功能类似，可以在某一个维度上合并张量或者删除张量中的元素。希望我的回答对您有帮助！

PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

在 PyTorch 中，`torch.tensor` 和 `torch.Tensor` 是两个不同的类。虽然它们的名称看起来很相似，但它们有一些区别。

首先，`torch.Tensor` 是 PyTorch 中的核心张量类，它是一个多维数组，支持高效的数学运算和自动微分。`torch.Tensor` 是一个抽象类，不能直接实例化，而是需要使用其子类来创建张量对象，比如 `torch.FloatTensor`、`torch.DoubleTensor` 等。

`torch.tensor` 是一个工厂函数，用于创建新的张量对象。与 `torch.Tensor` 不同，`torch.tensor` 可以接受各种 Python 对象作为输入，包括 Python 数组、NumPy 数组、标量值等。它还可以根据需要自动推断数据类型和设备（CPU 或 GPU）。

除了这些区别之外，`torch.tensor` 和 `torch.Tensor` 在使用上没有太大的差别。例如，它们都支持广播、索引、切片、数学运算等操作。

总之，`torch.tensor` 和 `torch.Tensor` 都是 PyTorch 中非常重要的类，但它们的作用是不同的。`torch.Tensor` 是核心张量类，提供了高效的数学运算和自动微分，而 `torch.tensor` 则是一个方便的工厂函数，用于创建新的张量对象。