1、四则运算 import torch a = torch.tensor([2, 3, 4]) b = torch.tensor([3, 4, 5]) print("a + b: ", (a + b).numpy()) print("a - b: ", (a - b).numpy()) print("a * b: ", (a * b).numpy()) print("a / b: ", (a / b).numpy()) 加减乘除就不用多解释...
Tensor的基础操作:如拼接、切分、索引和变换 Tensor的数学运算 02 | Tensor基础操作 021 | Tensor的拼接 当我们想拼接两个张量(Tensor)时,可以选用两种方法,一类是“torch.cat()”,一类则是“torch.stack()”。 torch.cat()的功能是将张量按制定的维度参数(dim)进行拼接,并返回一个新张量,其关键参数有二: t...
# 带有下划线的方法,指代就地修改,计算完成后对操作的tensor变量进行修改 t1=torch.tensor(5) t2=torch.tensor(5) t3=torch.tensor(1) t1.add_(t3) print("完成加和运算后t1的值为: ") print(t1) print("完成乘法运算后t2的值为: ") t2.mul_(t3) print(t2) """ 输出结果: 完成加和运算后t1的...
Pytorch-tensor的转置,运算 1.矩阵的转置 方法:t() a=torch.randint(1,10,[2,3]) print(a,'\n') print(a.t()) 输出结果 tensor([[2, 8, 2], [9, 2, 4]]) tensor([[2, 9], [8, 2], [2, 4]]) transpose(维度下标1,维度下标2):任意两个维度之间的转换 a=torch.randint(1...
对于四则运算,PyTorch的tensor支持加法、减法、乘法和除法。这些运算是元素级别的,即对每个元素进行相应的运算。例如,我们有两个tensor a 和b,它们的形状都是(3, 3),那么我们可以进行如下的加法运算: c = a + b 在上面的例子中,c 也是一个形状为(3, 3)的tensor,其中的每个元素都是 a 和b 中对应元素的...
可以看到如果直接使用四则运算符进行操作,得到的结果都是对应元素的基本操作。 其实,对应元素的操作,还可以使用一些函数进行完成。例如add_(),add()等。 # x.add_(y) # 此句会报错x.dtype,y.dtype# (torch.int64, torch.float32)# 重新改变下数据,把x改成float32类型的x = torch.tensor([[1,2],[3...
基本四则运算。 基本四则运算 add( )与add_( ):以_为结尾的会改变调用值本身。 add( )与add_( ) mm( ):矩阵乘法。 mm( ) PyTorch的Tensor与NumPy的NDArray转换 使用PyTorch的numpy( )函数将Tensor转换为NDArray。 Tensor转NDArray 使用PyTorch的from_numpy( )函数将NDArray转换为Tensor。
Pytorch-tensor的转置，运算1.矩阵的转置 ⽅法：t()a=torch.randint(1,10,[2,3])print(a,'\n')print(a.t())输出结果 tensor([[2, 8, 2],[9, 2, 4]])tensor([[2, 9],[8, 2],[2, 4]])transpose(维度下标1，维度下标2)：任意两个维度之间的转换 a=torch.randint(1,10,[2,3,4,5...
在这里,先了解下张量的四则运算。包括加、剪、乘、除等具体的实现代码! 加法的具体实现: 代码语言:javascript 复制 >>>importtorch>>>x=torch.rand(5,3)>>>y=torch.randn(5,3)>>>print(x)tensor([[0.5597,-0.7536,0.2511],[-1.8233,-0.0448,0.8358],[1.6649,-0.2385,-0.5507],[-2.2102,-0.8068,0.607...
张量(Tensor)用于描述向量空间(Vector Space)中物体的特征,包括零维的标量(Scalar)、一维的向量(Vector)、二维的矩阵(Matrix)或更多维度的张量。线性代数则是说明张量如何进行各种运算,它被广泛应用于各种数值分析的领域。以下就以实例说明张量的概念与运算。PyTorch线性代数函数库也都遵循NumPy套件的设计理念与语法,包括...