torch.tensor() 接受具體資料
torch.tensor() 接受陣列的維數
tensor 未指定資料型別，預設為float
rand(m,n) 產生m行n列的隨機數矩陣
tensor() 包含乙個向量
維度等於tensor的行數，長度等於一行的元素數目
資料索引：
n: //從n到末尾 :n //從開始到第n個，不包含第n個
start:end //從start到第end個，不包含最後乙個元素
m:n:step //隔行取樣
維度變換
view() //滿足物理條件
squeeze() //維度種類的新增 unsqueeze() //維度種類的刪減 索引為正，在前面插入；索引為負，在後面插入
repeat() expand()
transpose() permute()
合併與切割
cat() //要合併的維度數目可以不同，其他的必須相同
stack() //插入新的維度，新維度數目等於要合併的tensor數目，維度必須一致
split() //按長度拆分
chunk() //按數量拆分
Pytorch 自定義資料集
pytorch將資料集的處理過程標準化。繼承dataset類 pytorch中提供了torch.utils.data.dataset抽象類，使用時需要繼承這個類，並重寫 len 和 geiitem 函式。增加資料變換 pytorch提供了torchvision.transforms可以比較方便進行影...
PyTorch 入門 自定義資料載入
之前學習tensorflow時也學習了它的資料載入，不過在網上看了很多教程後還是有很多小問題，不知道為什麼在別人電腦上可以執行但是我的就不行 把我頭搞暈了 很煩，這時想起之前聽導師說pytorch容易入門上手，所以果斷去學了pytorch，寫這篇博文的目的就是總結學到的，然後記錄下來，也希望以後學到...
pytorch 自定義資料集載入方法
更多python教程請到 菜鳥教程 pytorch 官網給出的例子中都是使用了已經定義好的特殊資料集介面來載入資料，而且其使用的資料都是官方給出的資料。如果我們有自己收集的資料集，如何用來訓練網路呢？此時需要我們自己定義好資料處理介面。幸運的是pytroch給出了乙個資料集介面類 torch.uti...