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pytorch中的张量是什么意思?（python张量积）

ztj100 2024-11-14 19:23 13 浏览 0 评论

在我们使用pytorch框架进行人工智能应用开发的时候，遇到的一个概念就是张量，那么张量这个看上去高大上的概念是什么意思呢？

张量最直观的解释就是多维数组，不过相比多维数组，张量更高级的功能是支持GPU运算和自动微分。

在pytorch中创建张量的方式有哪些呢？

tensor

tensor函数是最直观的创建张量的方式，输入参数是多维数组，如果输入是一维数组，则创建的一维张量，如果参数是二维数组，则创建的是二维张量，以此类推。

在使用pytorch之前，需要先导入pytorch库，注意库的名字是torch。

创建一维张量，张量上有shape属性，可以用来查看张量的维度。

import torch
x=torch.tensor([1,2,3])
x.shape

可以看到x是一个形状为[3]的一维张量。

创建二维张量。

x=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
x.shape

x是形状为[2, 3]的二维张量，可以理解为2行3列的二维数组。

arange

arange函数用来创建指定大小的一维张量，参数是张量的大小，自动创建从0开始的整数数列。

x=torch.arange(10)
x.shape

创建大小为10的一维张量。

一维张量可以通过reshape函数转为多维张量。如果某个维度不确定，可以设置为-1，由pytorch自动计算得出。

例如转为二维张量。

x=x.reshape(2,5)
x=x.reshape(2,-1)

zeros

zeros函数用来创建值全为0的张量，张量的形状通过参数指定。

x=torch.zeros([2,3])
x.shape

ones

ones函数用来创建值全为1的张量，张量的形状通过参数指定。

x=torch.ones([2,3])
x.shape

randn

randn函数生成的数据是符合高斯分布的数列，一般我们再初始化参数时会经常用到。

x=torch.randn([2,3])
x.shape

torch.arange

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pytorch中的张量是什么意思?（python张量积）

tensor

arange

zeros

ones

randn

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