二. 資料輸入的批次控制
pytorch的基本資料結構是張量tensor
1.張量的資料型別
張量的資料型別和numpy.array基本一一對應，但是不支援str型別。
包括：torch.float16
torch.float32(torch.float)
torch.float64(torch.double)
torch.int8
torch.uint8
torch.int16
torch.int32(torch.int)
torch.int64(torch.long)
torch.bool
一般的神經網路建模使用的都是torch.float32型別
2. 張量的維度和尺寸
常用的方法
#檢視維度
dim(
)#檢視形狀尺寸
size(
)shape
#改變尺寸
reshape(
)view(
)
張量轉化為numpy陣列， 借助numpy()方法
numpy陣列轉化為張量，借助torch.from_numpy()
注意上面兩種方法是共享記憶體的，乙個改變另乙個也會改變。
可以用張量的clone()方法來中斷這種聯絡，tensor.data.numpy()也可以
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