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
珠海新立电子科技有限公司10 分钟前
FPC柔性线路板与智能生活的融合
人工智能·生活·制造
IT古董24 分钟前
【机器学习】机器学习中用到的高等数学知识-8. 图论 (Graph Theory)
人工智能·机器学习·图论
曼城周杰伦34 分钟前
自然语言处理:第六十三章 阿里Qwen2 & 2.5系列
人工智能·阿里云·语言模型·自然语言处理·chatgpt·nlp·gpt-3
余炜yw1 小时前
【LSTM实战】跨越千年,赋诗成文:用LSTM重现唐诗的韵律与情感
人工智能·rnn·深度学习
莫叫石榴姐2 小时前
数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题
大数据·人工智能·sql·深度学习·算法·机器学习·数据挖掘
如若1232 小时前
利用 `OpenCV` 和 `Matplotlib` 库进行图像读取、颜色空间转换、掩膜创建、颜色替换
人工智能·opencv·matplotlib
YRr YRr2 小时前
深度学习:神经网络中的损失函数的使用
人工智能·深度学习·神经网络
ChaseDreamRunner2 小时前
迁移学习理论与应用
人工智能·机器学习·迁移学习
Guofu_Liao2 小时前
大语言模型---梯度的简单介绍;梯度的定义;梯度计算的方法
人工智能·语言模型·矩阵·llama
我爱学Python!2 小时前
大语言模型与图结构的融合: 推荐系统中的新兴范式
人工智能·语言模型·自然语言处理·langchain·llm·大语言模型·推荐系统