python机器学习pytorch 张量基础教程.docx
《python机器学习pytorch 张量基础教程.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《python机器学习pytorch 张量基础教程.docx(9页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、.腾龙娱乐开户(3253661767)正文 1 .初始化张量O 1. 1直接从列表数据初始化O 1.2用NumPy数组初始化O 1.3从另一个张量初始化O 1.4使用随机值或常量值初始化2.张量的属性 3 .张量运算O 3.1标准的类似numpy的索引和切片:o 3.2连接张量O 3. 3算术运算o 3. 4 单元素张量 Single-element tensors3. 5 In-place 操作 4.张量和NumPy桥接o 4. 1张量到NumPy数组o 4. 2 NumPy数组到张量t - tensor (2, 2,9 2二 22. dtypeHtorch. f 10at64)三22222
2、3D arraID arrayID array72910axis 0shape: (4,)2D arrayshape: (2, 3)shape: (4,:正文张量是一种特殊的数据结构,与数组和矩阵非常相似。在PyTorch中,我们使用张量对模 型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量类似于NumPy的ndarray,除了张量可以在GPU或其他硬件加速器上运行。事实上, 张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存,从而无需复制数据(请参阅Bridge with NumPy) o张量也针对自动微分进行了优化(我们将在稍后的Autograd局部中看到更多相 关内容)。如果您熟悉ndarrays
3、,那么您对Tensor API会很快熟悉。#导入需要的包import torchimport numpy as np.初始化张量张量可以以各种方式初始化。请看以下例如:1.1 直接从列表数据初始化 张量可以直接从列表数据中创立。数据类型是自动推断的。#创立python list数据 data = 1, 2, 3, 4#初始化张量 . 注意:In-place操作可以节省一些内存,但在计算导数时可能会出现问题,因为会立即丧失历史 记录。因此,不鼓励使用它们。print (f,zt: t)#初始化张量 . 注意:In-place操作可以节省一些内存,但在计算导数时可能会出现问题,因为会立即丧失历史
4、记录。因此,不鼓励使用它们。print (f,zt: t)x_data = torch.tensor(data)L 2用NumPy数组初始化张量可以从NumPy数组创立(反之亦然-请参阅Bridge with NumPy) o#创立numpy数组np_array = np. array(data)# from numpy初始化张量x np = torch, from numpy(np array)1 . 3从另一个张量初始化新张量保存原张量的属性(形状shape、数据类型datatype),除非显式覆盖。#创立和x data (形状shape、数据类型datatype) 一样的张量并全部初始化
5、为1 x_ones = torch. ones_like(x_data) # retains the properties of x_dataprint (fz/0nes Tensor: n x ones) n)#创立和x_data (形状shape) 一样的张量并随机初始化,覆盖其数据类型datatype为t orch. floatx rand = torch. rand like(x data, dtype=torch. float) # overrides the datatype ofOnes Tensor:tensor (1, 1,I i, 1疥Random Tensor:tenso
6、r ( 0. 5001, 0. 2973,0. 8085, 0.9395)Ones Tensor:tensor(1., 1., 1.1,1., 1., 1.)Zeros Tensor:tensor ( 0., 0., 0.1,0., 0., 0.)2 .张量的属性张量属性描述了它们的形状Shape、数据类型Datatype和存储它们的设备Device。tensor = torch, rand(3, 4)print (fz/Shape of tensor: tensor, shape),z)print (f/zDatatype of tensor: (tensor, dtype/z)print
7、(fz/Device tensor is stored on: tensor, device)z/)Shape of tensor: torch. Size(3, 4)Datatype of tensor: torch. float32Device tensor is stored on: cpuif torch, cuda. is available():tensor 二 tensor. to(/,cuda,/)尝试列表中的一些操作。如果您熟悉NumPy API,您会发现Tensor API使用起来轻而易举。3.1标准的类似numpy的索引和切片:tensor = torch, ones(4
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- python机器学习pytorch 张量基础教程 python 机器 学习 pytorch 张量 基础教程
限制150内