Torch中的矩阵运算功能十分强大,可以用于实现矩阵乘法、转置、求逆、求特征值等操作。例如: --创建矩阵 a = torch.Tensor({{1, 2}, {3, 4}}) b = torch.Tensor({{5, 6}, {7, 8}}) --矩阵乘法 c = torch.mm(a, b) --矩阵转置 d = torch.t(a) --求逆矩阵 e = torch.inverse(a) 统...
1. torch.Tensor创建张量,torch.Tensor是PyTorch中最基本的数据结构,可以使用torch.Tensor()函数来创建张量,也可以使用torch的各种构造函数如torch.zeros()、torch.ones()、torch.rand()等来创建特定类型的张量。 2. 算术运算,PyTorch提供了丰富的算术运算算子,如torch.add()用于张量相加,torch.sub()用于张量相减,...
只需要将矩阵转换为 Tensor,然后调用 torch.inverse()函 数即可得到逆矩阵。 需要注意的是,矩阵求逆的前提是矩阵是可逆的。如果矩阵不可逆, 即行列式为 0,那么求逆操作将会失败。在实际应用中,我们需要 确保矩阵是可逆的,或者使用其他方法来处理不可逆的情况。 除了torch.inverse()函数,Torch 还提供了其他一些...
a = np.arange(1,25).reshape(2,3,4) a = torch.Tensor(a) print(a) b = np.arange(1,25).reshape(2,4,3) b =torch.Tensor(b) print(b) 结果为: tensor([[[ 1., 2., 3., 4.], [ 5., 6., 7., 8.], [ 9., 10., 11., 12.]], [[13., 14., 15., 16.], [17....
rotation = torch.tensor([[math.cos(theta), -math.sin(theta)], [math.sin(theta), math.cos(theta)]]) # 定义二维向量V V = torch.tensor([[1], [2]]) # 计算变换后的向量 V_prime = rotation @ V ``` 可以看出,V绕着原点按逆时针方向旋转了45度,变成了: 综上所述,torch中的单位矩阵在...
1.创建Tensor 1)未初始化Tensor x = torch.empty(5, 3) 1. 2)随机初始化Tensor x = torch.rand(5, 3) 1. 3)long型全0的Tensor x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) 1. 4)根据数据创建Tensor x = torch.tensor([5.5, 3])
1. [ {dim1 , dim2, …} ]来获取某些维度。类似select 2. [ { {dim1s, dim1e}, {dim2s, dim2e},… } ] 来进行类似narrow或是sub的裁剪。 6. Tensor的复制 至此,以上是Torch7中的基本数据操作,还有一些Tensor详细的函数以及关于转置,求逆,延伸的用法,需要的时候看看文档就可以啦。
用tensor2 对 tensor1 逐元素相乘,并对结果乘以标量值 value 然后加到 tensor ,张量形状不需要匹配,但元素数量必须一致。 返回一个新张量,包含输入 input 张量每个元素的反正弦函数 返回一个新张量,包含输入 input 张量每个元素的反正切函数 返回一个新张量,包含两个输入张量 input1 和 input2 的反正切函数 对...
torch.cat()可以看做torch.split()和torch.chunk()的逆运算 seq:任意(Tensors的序列) dim:张量连接尺寸 out importtorch x=torch.randn(2,3)print(x) tensor([[ 0.2403,-0.5606,0.0291],[ 0.2671,0.7454,1.9962]]) y=torch.cat((x,x),dim=0)print(y)z=torch.cat((x,x),dim=1)print(z) ...