pytorch基础问题

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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基础问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

本文将自己在pytorch学习中遇见的各种问题整理起来,并且持续更新。

1:torch.Tensor和torch.tensor的区别

 开始使用torch.tensor和torch.Tensor的时候发现结果都是一样的。都能生成新的张量。但根源上是有差别的。

import  torch
n=torch.tensor([[3,4],[1,2]])
x=torch.Tensor([[3,4],[1,2]])
print(n,|||,x)
print(n.shape,|||,x.shape)
print(n.type(),|||,x.type())
‘‘‘
tensor([[3, 4],
        [1, 2]]) ||| tensor([[3., 4.],
        [1., 2.]])
torch.Size([2, 2]) ||| torch.Size([2, 2])
torch.LongTensor ||| torch.FloatTensor
‘‘‘

torch.Tensor()是Python类,更明确的说,是默认张量类型torch.FloatTensor()的别名,调用Tensor类的构造函数__init__,生成单精度浮点类型的张量。

orch.tensor()仅仅是Python的函数,函数原型:

torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)

data可以是:list, tuple, array, scalar等类型。拷贝data中的数据部分,根据原始数据类型生成相应的torch.LongTensor,torch.FloatTensor,torch.DoubleTenso

 注:torch.tensor不能直接定义维度:torch.tensor(5,3)是错误的。

以上是关于pytorch基础问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

深度学习及pytorch基础

自然语言处理PyTorch 基础入门(必备基础知识)

PyTorch基础教程12图像多分类问题(学不会来打我啊)

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