pytorch
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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pytorch相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1、
a b
c d
dim/len(shape):2
shape/size:torch.Size([2, 2])
numel == 2 * 2(number of element)
2、三种常用数据类型
torch.FloatTensor()
torch.ByteTensor()
torch.IntTensor()
torch.Tensor可设置默认类型
括号内填shape,若想填写现成数据,则放到中括号里面
若是GUP类型,则加cuda
3、list可以将size、shape转化成列表
4、torch.randn()torch.rand()torch.FloatTensor()区别
rand:在[0,1]之间均匀选取 rand_like(tensor):相当于取了tensor的shape
randint(min,max,shape)可以自己指定min和max,但是max取不到
randn:取值服从正态(0,1)分布
5、将其他类型转化为numpy类型
(1)由numpy导入
np.array()、nu.ones()
torch.from_numpy
(2)由list导入
torch.tensor()只有一个参数,接收现成的数据,可以是numpy或list或数字
不成文的规定,小写给数据,大写给shape(可以给数据,但是最好别用)
6、全部初始化为某一个值
torch.full([shape], value)
7、生成等差数列
torch.arange(min, max, 步长)
8、全部为1:ones
全部为0:zeros
对角为1:eye
9、索引与切片
若想加步长,则多写一个冒号
用...代替 :
在某一个维度上切片:index_select(维度,[min, max])
10、维度变换
(1)view = reshape
(2)unsqueeze(扩张):正数在前负数在后插一个维度
squeeze(压缩):参数为打算删减的维度
(3)t(转置):只适用于二维
(4)transpose(维度交换)
以上是关于pytorch的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章