Pytorch學習記錄筆記

輸出：函式會返回兩個tensor，第乙個tensor是每行的最大值，softmax的輸出中最大的是1，所以第乙個tensor是全1的tensor；第二個tensor是每行最大值的索引。

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

## 下劃線表示不在乎返回的第乙個tensor值。只想得到第二個tensor
x = torch.randn(3,3)
print(x)
max_value, max_idx = torch.max(x,dim=1)
print(max_value, max_idx)
output：
tensor([[ 0.0735, -1.4541, 1.3885],
[ 0.5028, -1.6075, 1.6409],
[ 1.4283, 1.1493, 0.3060]])
tensor([1.3885, 1.6409, 1.4283]) tensor([2, 2, 0])

a = torch.rand(1,3,4)

print(a.size()) #torch.size([1, 3, 4])
b = torch.squeeze(a)
print(b.size()) #torch.size([3, 4])
c = torch.unsqueeze(b,0)
print(c.size()) #torch.size([1, 3, 4])

a = torch.eye(4,4)

tensor([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])

x = torch.arange(0,10,2)

print(x)
print(x.dtype)
tensor([0, 2, 4, 6, 8])
torch.int64
x = torch.range(0,10,2)
print(x)
print(x.dtype)
tensor([ 0., 2., 4., 6., 8., 10.])
torch.float32

Pytorch 學習筆記

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