pytorch入門1 2(稍微高階點的操作)

2022-08-15 02:33:18 字數 727 閱讀 4284

承接上一節,繼續來學一下更加高階那麼一點點的操作。

a = torch.rand(2,3,4)   # 隨機生成乙個張量

a.view(-1,2) # 把張量變成含有兩列的張量,行數程式自己算

a.reshape(-1,2) # 把張量變成含有兩列的張量,行數程式自己算

a.numpy() # 轉換成numpy的陣列

torch.from_numpy(a.numpy()) # 從numpy轉為tensor

a[:,:,:]  # 三個維度全取

a[1:,:,:3] # 在第乙個維度從第乙個元素開始取;在第二個維度全取;在第三個維度取到第2個元素(不包含冒號後的end位置)

a[1:2,:,:]

廣播(broadcasting)指的是不同形狀的張量之間的算數運算的執行方式。

a = torch.randint(0,9,size=(3,3))

a*4

a = torch.randint(0,9,size=(1,4))

b = torch.randint(0,9,size=(4,1))

a-b

上面這個例子a本身為\(1\times4\)的張量,而b是\(4\times1\)的張量。那麼a想要和b進行運算,就必須按照b的行來補,b就得按照a的列數量來補充。

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