pytorch基础语法

PyTorch是一个用于科学计算的开源机器学习库。以下是一些PyTorch的基础语法:

1. 创建张量: 通过torch.tensor()函数创建张量，可以指定张量的形状和数据类型。例如，torch.tensor([2.,3.2])创建了一个形状为的浮点张量。torch.Tensor()函数也可以用于创建张量，可以指定形状作为参数。例如，torch.Tensor(2,3)创建了一个形状为[2,3]的张量。默认情况下，PyTorch的张量类型是torch.FloatTensor。

2. 改变默认类型: 使用torch.set_default_tensor_type()函数可以改变默认张量类型。例如，torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)可以将默认类型改为torch.DoubleTensor。

3. 初始化张量: 使用torch.rand()函数可以创建一个具有随机分布的张量。例如，a1=torch.rand(4,3,16,32)创建了一个形状为[4,3,16,32]的张量。

4. 张量的拼接: 使用torch.cat()函数可以将两个张量沿指定维度拼接在一起。例如，torch.cat([a1,a2], dim=2)可以将a1和a2沿第2个维度拼接在一起，得到形状为[4,3,32,32]的张量。另外，使用torch.stack()函数也可以实现拼接，不同之处在于它会额外创建一个新的维度。例如，torch.stack([a1,a2], dim=2)得到形状为[4,3,2,16,32]的张量。

5. 张量的分割: 使用torch.split()函数可以将一个张量沿指定维度分割成多个子张量。例如，torch.split(b, 2)可以将长度为2的张量b分割成两个子张量。

这些是PyTorch的一些基础语法，可以帮助你开始使用PyTorch进行科学计算和机器学习。