第一章基本操作-常见tensor类型
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了第一章基本操作-常见tensor类型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
# 0:scaler 一个值
# 1:vector 一个列
# 2:matrix 多个特征
# 3:n-dimensional tensor
# 0:scaler # 1:vector # 2:matrix # 3:n-dimensional tensor import torch from torch import tensor #scaler #通常就是一个数值 x = tensor(42.) print(x) print(x.dim()) print(x * 2) print(x.item()) # 将数值进行输出 #vector # [-5, 2, 0] 在深度学习中通常指特征, 类如词向量 y = tensor([-5, 2, 0]) print(y.dim()) print(y.size()) # Matrix 把多个特征组合在一起 M = tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(M) print(M.matmul(M)) # n-dimensional D = tensor([[[1, 2], [3, 4]]]) print(D)
以上是关于第一章基本操作-常见tensor类型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
RuntimeError: ‘lengths’ argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor(代码片段