pytorch 學習筆記（一） 張量

pytorch 是乙個基於 python 的科學計算包，主要定位兩類人群：

tensors 類似於 numpy 的 ndarrays ，同時 tensors 可以使用 gpu 進行計算。

1.匯入

from __future__ import  print_function

import torch

x=torch.empty(5,3)

print(x)

tensor([[0., 0., 0.],

[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])

x=torch.rand(5,3)

print(x)

construct a matrix filled zeros and of dtype long:

from __future__ import  print_function

import torch
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)

x=torch.tensor([5.5,3])

print(x)

tensor([5.5000, 3.0000])

x=torch.tensor([5.5,3])

print(x)
x=x.new_ones(5,3,dtype=torch.double)
print(x)
# 覆蓋型別
x=torch.rand_like(x,dtype=torch.float)
# 結果具有相同的大小
print(x)
#輸出自己的維度
print(x.size())

tensor([[1., 1., 1.],

[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
tensor([[0.6122, 0.4650, 0.7017],
[0.6148, 0.9167, 0.0879],
[0.2891, 0.5855, 0.1947],
[0.3554, 0.2678, 0.5296],
[0.6527, 0.9537, 0.3847]])
torch.size([5, 3])

y=torch.rand(5,3);

print(x+y)

tensor([[0.7509, 1.1579, 0.1261],

[0.6551, 1.0985, 0.4284],
[1.4595, 0.9757, 1.2582],
[1.0690, 0.7405, 1.7367],
[0.6201, 1.3876, 0.8193]])

print(torch.add(x,y))

tensor([[0.8122, 1.0697, 0.8380],

[1.4668, 0.2371, 1.0734],
[0.9489, 1.3252, 1.2579],
[0.7728, 1.4361, 1.5713],
[0.7098, 0.9440, 0.4296]])

print(y.add_(x))

注意 任何使張量會發生變化的操作都有乙個字首 '_'。例如：

x.copy_(y)
, x.t_()
, 將會改變 
x

print(x[:,1])

tensor([0.1733, 0.5943, 0.9015, 0.1385, 0.2001])

import torch

x=torch.rand(4,4)
y=x.view(16)
z=x.view(-1,8)#-1是不用填從其他的維度推測的
print(x.size(),y.size(),z.size())

torch.size([4, 4]) torch.size([16]) torch.size([2, 8])

import torch

x=torch.rand(1)
print(x)
print(x.item())

tensor([0.5210])

0.5209894180297852

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