深度學習框架 PyTorch（一）

pytorch是基於python的開源深度學習框架，它包括了支援gpus計算的tensor模組以及自動求導等先進的模組，被廣泛應用於科學研究中，是最流行的動態圖框架。

pytorch的運算單元叫作張量tensor。我們可以將張量理解為乙個多維陣列，一階張量即為一位陣列，通常叫作向量vector；二階張量即為二維陣列，通常叫作矩陣matrix；三階張量即為三維陣列；n

nn階張量即為n

nn維陣列，有n

nn個下標。

1.1定義張量

利用pytorch定義乙個張量，需要先導入pytorch的包，在jupyter notebook中寫入以下**即可：

import torch

x = torch.tensor(5,

3)#乙個尺寸為（5,3）的二階張量（也就是5行3列的矩陣）
#從列表建立乙個tensor
3)#建立從均勻分布u[0,1]取樣的5x3的tensor
tensor的其他建立方法
說明torch.ones()
全1 的tensor
torch.zeros()
全0的tensor
torch.eye()
對角線為1，其他為0
torch.randn()
元素服從標準分布
torch.normal(0,1)
n(0,1)正態分佈
1.2tensor的基本操作和運算
x.shape #檢視x的形狀，與x.size()等價

#檢視tensor的維度和元素個數

tensor的其他操作和運算
說明torch.mm(x,y)
矩陣乘法運算
torch.add(x,y)
求和torch.dot(x,y)
求內積x.numpy()
將tensor轉換為numpy的ndarray結構
torch.from_numpy(arr)
將ndarray結構轉換為tensor
torch.abs/torch.sqrt(x)
求絕對值和平方根
torch.exp/fmod/log(x)
求指數/求餘/對數
torch.pow(x,2)
逐元素求2次冪
以上是pytorch中關於tensor（張量）的部分，如有不足，請見諒！
 
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