importtorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)print(x_data)'''输出结果为:tensor([[1, 2],[3, 4]])''' 2.2 从 NumPy 中创建 这是使用最多的一种方式 torch.from_numpy(ndarry) 示例: importnumpyasnpimporttorchdata=[[1,2],[3,4]]np_array=np.array(data)x_np=torch.from...
在不同的深度学习框架下,Tensor呈现的特点大同小异,使用方法也差不多。 Tensor 的创建 使用torch.tensor函数直接创建。 torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False) date 为要传入模型的数据;dtype 需要返回的 Tensor 类型;device 数据要返回到的设备;requires_grad 表示当前量是否需要在计算中保...
Tensor与NumPy的多维数组相似,但提供GPU计算和自动求梯度等额外功能,更适用于深度学习。 "tensor"可以翻译成“张量”,可以看作一个多维数组。标量看成0维张量,向量看作1维张量,矩阵可以看作是2维张量。 创建Tensor的函数有多种,可以简单记忆下。 利用import torch 导入 pytorch 。创建一个 4 x 3 empty的 Tensor...
Tensor 可以简单理解为是标量、向量、矩阵的高维扩展。你可以把张量看作多维数组,但相较于ndarray,Tensor 包含了grad、requires_grad、grad_fn、device 等属性,是为服务于神经网络而设计的类型, 标量可以看作是零维张量、向量可以看作是一维张量、矩阵可以看作是二维张量。 若把二维张量看作一个平面,三维张量就是多...
tensor([1, 2]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2. 计算图 https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347 3. 《动手学深度学习》 https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter02_prerequisite/2.2_tensor 二、代码部分 1. 前馈过程 2. 线性模型的计算图(一) ...
tensor([[1, 2], [3, 4]]) torch.int64 ``` ### 从numpy中创建tensor - numpy是python的一个科学计算库 - 初始化方法 import numpy as np - np.array([1,2,3])创建一个矩阵即tensor ```python # 初始化方法 import numpy as np import...
创建 运算 微分 实战 张量(tensor)是Pytorch中最基本的操作对象,表示一个多维矩阵,类似numpy中的ndarrays,是可以在GPU上使用以加速运算。 创建 直接创建张量: 代码语言:javascript 复制 importtorch x1=torch.rand(2,3)#2×3的随机矩阵print(x1)x2=torch.ones(2,3,4)#2×3×4的全1矩阵print(x2)x3=torch...
从已保存文件加载一个Tensor 当然,这大概也是一段计算机程序中所能创建数据的三种通用方式了,比如基于NumPy创建一个Array其实大体也是这三种方式。 下面依次予以介绍。 1.从已有其他数据结构转化创建为Tensor 这可能是实际应用中最常用的一种形式,比如从一个列表、从一个NumPy的array中读取数据,而后生成一个新的Tensor...
"tensor"这个单词一般可译作“张量”,张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作是0维张量,向量可以看作1维张量,矩阵可以看作是二维张量。 首先导入PyTorch: import torch 然后我们创建一个5x3的未初始化的Tensor: x=torch.empty(5,3)print(x)创建一个5x3的随机初始化的Tensor:x=torch.rand(5,3)print(x)...