PyTorch學習筆記1 PyTorch介紹

pytorch是torch在python上的衍生，與tensorflow不同的是，它在搭建神經網路時不是先建立好乙個靜態圖，然後再把資料放到圖計算，而是乙個動態的過程，邊搭圖邊計算。

pytorch與numpy對比：

torch自稱為神經網路界的numpy，因為他能將torch產生的tensor放在gpu中加速運算，就像numpy會把array放在cpu中加速運算。不過，torch和numpy能夠很好地相容，自由地相互轉換numpy array和torch tensor。

pytorch資料的數學中詳細介紹了各種運算函式。

例如：numpy資料與torch資料相互轉換

np_data = np.arange(6)

.reshape((2
,3))
torch_data = torch.from_numpy(np_data)
tensor2array = torch_data.numpy(
)''' output
numpy [[0 1 2]
[3 4 5]] 
torch tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]], dtype=torch.int32) 
tensor2array [[0 1 2]
[3 4 5]]
'''

data =[[

1,2]
,[3,
4]]tensor = torch.floattensor(data)
data = np.array(data)
print
('\nnumpy:'
,data.dot(data)
,'\ntorch:'
,tensor.dot(tensor)
)print
('numpy:'
,data.dot(data)
)print
('torch:'
,tensor.dot(tensor)
)''' output
numpy:[[
710][
1522]]
runtimeerror: dot: expected 1
-d argument self, but got 2
-d

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