Pytorch_1_基本语法

一、Pytorch的基本元素操作

1.引入torch

复制代码
from __future__ import print_function
import torch

2.创建矩阵

复制代码
x = torch.empty(5,3)
print(x)

3.输出结果:

tensor(\[7.9191e+34, 1.1259e+24, 1.2359e-42,

4.0824e-40, 1.1379e-35, 2.5353e+30,

8.4078e-45, 2.6709e-42, 7.7558e-40,

2.9130e-33, 2.5353e+30, 9.6690e-44,

7.5524e+28, 5.2839e-11, 1.3458e-14])

4.指定一个全零矩阵并可指定数据元素的类型为long

复制代码
x = torch.zeros(5,3, dtype=torch.long)
print(x)

5.输出结果

tensor(\[0, 0, 0,

0, 0, 0,

0, 0, 0,

0, 0, 0,

0, 0, 0])

未完待续。。。

相关推荐
fuquxiaoguang8 小时前
中间件的“价值重估”:传统同质化竞争终结,AI智能编排时代开启
人工智能·中间件
触底反弹9 小时前
🔥 前端也能玩转 AI 流式输出!从二进制流到打字机效果,一篇讲透
javascript·人工智能·node.js
腾渊信息科技公司9 小时前
工业数据运维痛点根治方案:基于AI Agent的产线自动化台账系统落地
运维·人工智能·自动化·个人开发·ai编程
西安老张(AIGC&ComfyUI)9 小时前
第030章:ComfyUI视频制作LTX-2.3模型文生视频工作流详解(三)
人工智能·aigc·comfyui
苦猿的大模型日记9 小时前
Day25 | 模型量化横评 GPTQ vs AWQ vs GGUF vs INT8——同一个 Qwen3-8B 压四遍,谁还活着
人工智能
benchmark_cc10 小时前
如何用 Python + QuantDash 快速构建高胜率“配对交易(Pairs Trading)”策略?
开发语言·人工智能·python·pandas·量化交易·quantdash
深海鱼肝油ya10 小时前
小说自动生成系统(二)
人工智能·大模型·agent·智能体·自动化编程·小说生成系统
通问AI10 小时前
Apple Intelligence 国行备案深度技术解析:阿里千问如何被集成到苹果端侧AI架构
人工智能·架构
视***间10 小时前
算力赋能零售与创意新生态:视程空间Pandora,解锁线下场景智能化无限可能
人工智能·边缘计算·智慧零售·ai算力·视程空间·创意开发
冬奇Lab10 小时前
MCP 系列(08):企业治理——Registry、路由与可观测性
人工智能·llm·mcp