numpy
隨機矩陣： np.random.randn(d0, d1, d2, ...)
矩陣大小與形狀： np.ndarray.size 與 np.dnarray.shape
pytorch
隨機矩陣： torch.randn(d0, d1, d2, ...)
新增維度： tensor.unsqueeze(0)
壓縮維度: tensor.squeeze(0)
按維度拼接tensor： torch.cat(inputs, dim=0, ...)
維度堆疊： torch.stack(in程式設計客棧puts, dim=0)
張量排序索引： tensor.sort(descendingwww.cppcns.com=true) 返回乙個tensor為排序後的tensor， 乙個為index_tensor
矩程式設計客棧陣元素夾逼： tensor.c程式設計客棧lamp()
矩陣切割: torch.chunk(tensor, chunks, dim)
矩陣複製: torch.repeat(*size)
生成零矩陣： torch.torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
生產同形狀的隨機矩陣:x = torch.randn_like(x, dtype=t程式設計客棧orch.float)
矩陣中函式名以'_'結尾的，如:y.add_(x)，運算結束後會改變y本身
本文標題: numpy與pytorch 矩陣操作方式
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pytorch的tensor與numpy陣列共享值
網上的很多部落格說tensor與numpy陣列共享記憶體，這是錯誤的 先給結論 tensor與numpy陣列共享部分記憶體，說共享值更嚴謹，且有條件 看 a torch.ones 2,2 b a.numpy print id a print id b 輸出 3030786996336 3030755...
numpy 矩陣 秩 Numpy 矩陣
機器學習中會用到大量的數學操作，而 numpy 計算庫使這些操作變得簡單，這其中就涉及到了 numpy 的矩陣操作，下面我們就來一起學習如何在 numpy 科學計算庫中進行矩陣的一些基本運算。定義矩陣使用 numpy 科學計算庫中的 mat 函式，如下所示 numpy.mat data,dtype ...
pytorch學習（一）numpy與torch對比
torch類似於numpy，可以理解為pytorch框架下的numpy，因此很多numpy的運算適用於torch 1 numpy可以轉化為torch，torch也可以轉化為numpy import torch import numpy as np np data np.arange 6 reshap...