tensor 可以簡單地認為是乙個陣列，且支援高效的科學計算。基礎操作：
從儲存角度講，可以分為以下兩類：
tensor和numpy的相互轉換。
tensor 和numpy共享記憶體，所以互相轉換的速度非常快。這也意味著，如果其中乙個變了，另外乙個也會變。
import torch as t
a = t.ones(5) # 建立乙個tensor()
print(a)
b = a.numpy() # tensor轉為numpy.
print(b)
c = t.from_numpy(b) # numpy轉為tensor。
print(c)
tensor可通過.cuda方法轉為gpu的tensor,從而使用gpu計算。
tensor常用操作
歸併操作：
size是否有1取決於引數keepdim,=true會保留1，預設是false。
import torch as t
a = t.arange(6).view(2, 3)
print(a)
print(a.sum(dim=0, keepdim=true))
print(a.sum(dim=0))
0 1 2
3 4 5
[torch.floattensor of size 2x3]
3 5 7
[torch.floattensor of size 1x3]
3 57[torch.floattensor of size 3]
比較函式
廣播法則：
pytorch 在autograd模組中實現了計算圖的相關功能，autograd的核心資料結構是variable。variable封裝了tensor，並記錄對tensor的操作記錄來構建計算圖。forward的輸入輸出都是variable，只有variable才具有自動求導功能，tensor是沒有的，所以在輸入時，需要把tensor封裝成varible。
Pytorch 快速入門（一）
pytorch是facebook 的 ai 研究團隊發布了乙個基於 python的科學計算包，旨在服務兩類場合 乙個提供了高度靈活性和效率的深度學習實驗性平台 匯入pytorch的包import torchjupyter notebook 現在，pytorch看起來真的像乙個框架了，而純tensor...
PyTorch快速入門
詳細的pytorch教程可以去pytorch官網的學習指南進一步學習，下面主要對pytorch做簡單的介紹，能夠快速入門。首先pytorch是基於python的科學計算類庫，主要有以下兩個方面的應用 作為numpy的替代者，充分利用gpu的計算能力。提供乙個靈活 快速的深度學習平台。tensor 與...
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