PyTorch 的张量

时间: 2024-06-07 11:05:49 浏览: 108

PyTorch中的张量（csdn）————程序.pdf

在PyTorch中，张量是其核心数据结构，用于表示和操作多维数组。张量可以在GPU上高效计算，支持动态计算图，这使得它成为深度学习领域中广泛使用的库之一。以下是对PyTorch张量的详细阐述： 1. **定义张量**：PyTorch提供多种方式创建张量。基础的定义方式是直接赋值，如`torch.tensor(5)`创建一个标量张量。也可以将numpy数组转换为张量，如`torch.tensor(np.asarray([4]))`。 2. **设置默认数据类型**：默认的数据类型是`torch.float32`，但可以通过`torch.set_default_dtype()`改变，如`torch.set_default_dtype(torch.float64)`将其更改为`float64`。 3. **根据形状生成张量**：`torch.Tensor()`可指定形状，但不指定内容，如`torch.Tensor(2)`创建一个包含两个未初始化值的张量。 4. **固定值张量**： - `torch.ones()`和`torch.zeros()`分别生成所有元素为1或0的张量，如`torch.ones(2,3)`生成形状为(2,3)的全1张量。 - `torch.ones_like()`和`torch.zeros_like()`根据输入张量的形状生成新张量，如`torch.ones_like(a)`生成与张量a形状相同的全1张量。 5. **随机数张量**： - `torch.randn()`生成指定形状的随机数张量，遵循标准正态分布。 - `torch.eye()`生成单位矩阵，如`torch.eye(3)`生成3x3的单位矩阵。 - `torch.full()`生成指定形状且所有元素都为同一值的张量，如`torch.full((2,2), 1)`生成2x2全1张量。 - `torch.manual_seed()`和`torch.initial_seed()`用于设置和查看随机数种子，确保可复现结果。 6. **线性和对数空间的随机值**： - `torch.linspace()`生成线性等差序列，如`torch.linspace(1,5,5)`生成1到5的等差序列。 - `torch.arange()`类似于numpy的arange，生成指定范围和步长的张量。 - `torch.logspace()`生成对数等比序列，如`torch.logspace(1,9,5)`生成10^1到10^9的对数等比序列。 7. **未初始化的张量**：`torch.empty()`创建一个未初始化的张量，如`torch.empty(1,2)`。 8. **张量的基本操作**： - `torch.numel()`返回张量中元素的总数。 - `torch.is_tensor()`检查是否为张量对象。 - `type()`转换张量数据类型，如`a.type(torch.IntTensor)`将浮点张量转换为整型。 9. **张量操作**： - 张量支持各种数学运算，如加法`torch.add()`，减法`torch.sub()`，乘法`torch.mul()`，除法`torch.div()`等，这些运算有对应的in-place版本，如`add_()`，`sub_()`等。 - `mean()`计算张量的平均值，`sqrt()`计算平方根。 10. **张量与Numpy之间的转换**： - `torch.from_numpy()`将numpy数组转换为PyTorch张量。 - `torch.tensor()`也可以直接将numpy数组转换为张量。 - 张量转为numpy数组时，使用`.numpy()`。 11. **形状操作**： - `size()`和`shape`属性用于获取张量的形状，如`a.size()`或`a.shape`。 - `reshape()`用于改变张量的形状，如`a.reshape([1,1])`将张量a转换为1x1形状。 PyTorch的张量提供了丰富的创建、操作和转换功能，使用户能够灵活地处理数据，进行深度学习模型的构建和训练。

PyTorch 的张量是一种多维数组，类似于 Numpy 的 ndarray，但可以在 GPU 上加速运算。它是 PyTorch 中最基本的数据结构，可以用来表示数字、图像、音频等各种类型的数据。PyTorch 的张量具有丰富的运算符和函数，可以进行各种数学运算和张量操作，如加、减、乘、除、矩阵乘法、张量拼接、切片等等。同时，PyTorch 的张量还支持自动求导，可以方便地进行反向传播算法，因此被广泛应用于深度学习领域。

阅读全文

PyTorch 的张量

相关推荐

pytorch-tensor-decompositions:卷积层的[1412.6553]和[1511.06530]张量分解方法的PyTorch实现

PyTorch学习笔记（1）张量

pytorch 张量

创建pytorch张量

pytorch张量怎么保存到数据库中，比如怎么保存到sqlite中，然后如果想从数据库中取出张量在转换成pytorch张量，如何做

pytorch张量加法

pytorch张量切片

pytorch张量数据类型

PyTorch张量操作详解

pytorch张量简要概括

pytorch张量向量化

pytorch 张量数学函数

pytorch张量求逆

pytorch 张量变为向量

pytorch张量算术运算

四维 PyTorch 张量

pytorch张量求绝对值

pytorch张量想加

pytorch张量神经网络

最新推荐

MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

管理建模和仿真的文件

【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

易语言实现画板图像缩放功能教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

关系数据表示学习

c语言从链式队列中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写