這是自己定義tensor的值輸入10個整型值,列印price,注意這時它只是乙個有10資料的tensor。
對比這兩張,第一張是有10個資料的tensor,第二張是10x1的矩陣,也可以成為列向量(神經網路經常用到),是呼叫了reshape()方法轉換的,它們看著一樣本質上是不一樣的!
這時再次呼叫reshape()方法生產的2x5矩陣,值得注意的是,現在雖然呼叫了兩次reshape(),但是原來的price還是10個資料的tensor,如下圖22行,在經過2次reshape()運算後price沒有變化。
可以使用賦值語句將10x1的向量儲存到price_vec中,當然也可以一直用price:reshape(10,1)來表示10x1向量,就是**長一些。
如果想輸出1到10這樣的類似於列舉型資料時,可以呼叫range()方法,再次提醒這樣初始化的還是乙個tensor,而非運算時候的矩陣或者向量,要用reshape轉換。
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