Pytorch-张量的创建

🌈个人主页: 羽晨同学

💫个人格言:"成为自己未来的主人~"

简介:

一个Python深度学习框架,它将数据封装成张量(Tensor)进行处理,Python中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵,在Python中,张量以"类"的形式封装起来,对张量的一些运算,处理的方法被封装在类中.

安装:

python 复制代码
pip install torch==2.0.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

张量的创建

张量的基本创建方法

torch.tensor根据指定数据创建张量

torch.Tensor根据形状创建张量,其也可用来创建指定数据的张量

torch.tensor()根据指定数据创建张量

python 复制代码
import torch
import numpy as np
# 1.创建张量标量
data=torch.tensor(10)
print(data)
# 2. numpy 数组,由于data 为float64,下面代码也使用该类型
data=np.random.randn(2,3)
data=torch.tensor(data)
print(data)
# 3.列表,下面代码使用默认元素类型 float32
data=[[10.,20.,30.],[40.,50.,60.]]
data=torch.tensor(data)
print(data)

torch.Tensor()根据指定形状创建张量,也可以用来创建指定数据的张量

python 复制代码
# 1.创建2行3列的张量,默认dtype为float32
data=torch.Tensor(2,3)
print(data)
# 2.注意:如果传递列表,则创建包含指定元素张量
data=torch.Tensor([10])
print(data)
data=torch.Tensor([10,20])
print(data)

创建线性和随机张量

torch.arange和torch.linspace创建线性张量

torch.randn创建随机张量

torch.arange()、torch.linspace()创建线性张量

python 复制代码
# 1. 在指定区间按照步长生成元素【start,end,step】
data=torch.arange(0,10,2)
print(data)
# 2. 在指定区间按照元素个数生成[start,end,num]
data=torch.linspace(0,11,10)
print(data)

torch.randn()创建随机张量

python 复制代码
# 1.创建随机张量
data=torch.randn(2,3) # 创建2行3列张量
print(data)

创建0-1张量

torch.ones 创建全1张量

torch.zeros 创建全0张量

torch.full 创建全为指定值张量

创建全0张量

python 复制代码
# 1.创建指定形状全0张量
data=torch.zeros(2,3)
print(data)

创建全1张量

python 复制代码
# 2.创建全1张量
data=torch.ones(2,3)
print(data)

创建全为指定值张量

python 复制代码
# 3.创建指定形状指定值的张量
data=torch.full([2,3],10)
print(data)

张量的类型转换

data.type(torch.DoubleTensor)

data.double()

data.type(torch.DoubleTensor)

python 复制代码
data=torch.full([2,3],10)
print(data.dtype)
# 将data元素类型转换为float64类型
data=data.type(torch.DoubleTensor)
print(data.dtype)
# 转换成其他类型
data=data.type(torch.IntTensor)
print(data.dtype)
data=data.type(torch.LongTensor)
print(data.dtype)
data=data.type(torch.FloatTensor)
print(data.dtype)

data.double()

python 复制代码
data=torch.full([2,3],10)
print(data.dtype)
# 将data元素类型转换为 float64类型
data=data.double()
print(data.dtype)
# 转换成其他类型
data=data.int()
data=data.long()
data=data.float()
相关推荐
澪-sl4 分钟前
基于CNN的人脸关键点检测
人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·cnn·视觉检测·卷积神经网络
羊小猪~~20 分钟前
数据库学习笔记(十七)--触发器的使用
数据库·人工智能·后端·sql·深度学习·mysql·考研
摸爬滚打李上进37 分钟前
重生学AI第十六集:线性层nn.Linear
人工智能·pytorch·python·神经网络·机器学习
HuashuiMu花水木39 分钟前
PyTorch笔记1----------Tensor(张量):基本概念、创建、属性、算数运算
人工智能·pytorch·笔记
lishaoan7743 分钟前
使用tensorflow的线性回归的例子(四)
人工智能·tensorflow·线性回归
AI让世界更懂你1 小时前
【ACL系列论文写作指北15-如何进行reveiw】-公平、公正、公开
人工智能·自然语言处理
牛客企业服务2 小时前
2025年AI面试推荐榜单,数字化招聘转型优选
人工智能·python·算法·面试·职场和发展·金融·求职招聘
视觉语言导航2 小时前
RAL-2025 | 清华大学数字孪生驱动的机器人视觉导航!VR-Robo:面向视觉机器人导航与运动的现实-模拟-现实框架
人工智能·深度学习·机器人·具身智能
**梯度已爆炸**3 小时前
自然语言处理入门
人工智能·自然语言处理
ctrlworks3 小时前
楼宇自控核心功能:实时监控设备运行,快速诊断故障,赋能设备寿命延长
人工智能·ba系统厂商·楼宇自控系统厂家·ibms系统厂家·建筑管理系统厂家·能耗监测系统厂家