本節繼續來講pytorch的入門級操作，加加減減、拍平拉直的操作。
在操作張量的的時候，肯定少不了張量之間的加減乘除。二維世界的張量就是矩陣，是不是像我們學數學那樣直接用\(+,-,*,/\)直接操作就好了呢？？？
x = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
y = torch.ones(2,2)
x+y # 對應元素相加
x-y # 對應元素相減
x*y # 對應元素相乘
x/y # 對應元素相除
其實，對應元素的操作，還可以使用一些函式進行完成。例如add_(),add()等。
# x.add_(y) # 此句會報錯
x.dtype,y.dtype # (torch.int64, torch.float32)
# 重新改變下資料，把x改成float32型別的
x = torch.tensor([[1,2],[3,4]],dtype=torch.float32)
y = torch.ones(2,2)
# inplace的方式，操作完成後，結果會賦值給前乙個運算元
x.add_(y) # x會變成x+y
x.t_() # x轉置,只能轉置2維或者2維以下的張量
add()、mul()加法、乘法操作。可以看到都是對應元素的操作。
torch.add(x,y) # 對應元素相加
torch.mul(x,y) # 對應元素相乘
add_()和add()的區別是，前者是變數直接呼叫的函式，即x可以直接點出來的函式，但是後者是torch包裡才有的函式。而且前者操作完，就直接賦值給呼叫的變數了。
那麼，我平時學的矩陣的乘法呢？？？它來了它來了。。。
torch.mm(x,y) # 矩陣乘法pytorch入門1 0（基本操作）
pytorch入門1.0 主要是關於張量的建立 運算 索引等一些基本操作。隨便練習一下，增加對張量操作的熟悉程度。1.pytorch是什麼？pytorch是2017年由facebook人工智慧研究院 fair 基於torch推出的乙個開源python機器學習庫。該庫能借助gpu加速張量的計算 亦具有...
pytorch基本操作
coding utf 8 import torch import numpy as np 根據torch.tensor生成張量 print torch.tensor 1 print torch.tensor 2,3 print torch.tensor 2,3 根據torch.tensor生成張量 ...
Pytorch的基本操作
建立 檢視形狀 建立指定形式的張量 操作方法 加減乘除 以及操作裝置 cpu gpu 1 torch.tesor 建立張量 2 torch.view 對張量進行降維 3 torch.size 檢視張量的形狀 4 torch.ones torch.zeros 建立指定形式的張量 5 torch.to ...