奥迪网站建设策划书,wordpress清理过期文件,搭建之星,百度站长反馈中心PyTorch
张量
默认数据类型是torch.float32
维度
0#xff1a;标量1#xff1a;向量2#xff1a;矩阵…
标量向量矩阵张量
标量#xff1a;0维空间中一个点向量#xff1a;1维空间中一条线矩阵#xff1a;2维空间中一个面三维张量#xff1a;三维空…PyTorch
张量
默认数据类型是torch.float32
维度
0标量1向量2矩阵…
标量向量矩阵张量
标量0维空间中一个点向量1维空间中一条线矩阵2维空间中一个面三维张量三维空间中一个体向量由标量组成矩阵由向量组成三维张量由矩阵组成
常用API
返回张量中元素的个数 torch.numel 对角线为1的张量 torch.eye 张量为一个数才能使用 a.item() 张量转换为intfloat、short、long类型 a.int()a.to(dtypetorch.int32) 交换张量两个维度 torch.transpose(a, 0, 1) 矩阵乘法 二维矩阵乘法 torch.mm多维矩阵乘法 torch.matmul 逐元素乘法 t1 * t2 torch.mul torch.multiply 点积 torch.dot两个向量对应元素相乘后的和只能用于一维且元素个数一样 拼接 torch.cat可指定维度默认维度dim0 压缩 torch.squeeze 最大元素值索引 torch.argmax 判等 torch.eq 求平均值 torch.mean
计算图
张量复杂计算过程抽象为一张图 张量–张量运算–张量–…节点–函数关系–节点–…节点 叶子节点 is_leaf 输出节点 最后计算得出的张量 中间节点 除了叶子节点和输出节点外的节点连接和转换信息 创建可微分张量整个过程关系会默认被记录 grad_fn 阻断跟踪(记录) with torch.no_grad(): … 语句块代码不进行计算图记录 detach() 创建张量和原始张量共享数据
自动微分计算
单标量多标量向量loss.backward()梯度清零 梯度累加存储数据问题
