PyTorch10天入门-day01-基础入门-灵析社区

Pytorch介绍

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本节重点：

tensor是什么
tensor四则运算
tensor广播

import torch
import numpy as np
# 张量tensor  随机初始化
x = torch.rand(4,3)
print(x)
y =torch.randn(4,3)
print(y)

tensor([[0.9480, 0.9501, 0.2717],
        [0.8003, 0.0821, 0.6529],
        [0.3265, 0.4726, 0.6464],
        [0.9685, 0.5453, 0.2186]])
tensor([[-0.5172, -0.1762, -1.0094],
        [ 0.1688, -1.6217, -0.8422],
        [-0.4597, -0.5814, -1.3831],
        [ 0.1718,  0.2061,  1.0907]])

# 初始化全零 张量
a = torch.zeros((4,4),dtype=torch.long)
print(a)
#初始化全一 张量
b = torch.ones(4,4)
print(b)
c = torch.tensor(np.ones((2,3),dtype='int32'))
print(c）

tensor([[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0]])
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])
tensor([[1, 1, 1],
        [1, 1, 1]], dtype=torch.int32)

常见构造Tensor的方法：

# tensor 的基本操作
# 加法
print(a+b)
# add_ = replace in 操作
y = a.add_(3)
print(y)

tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])
tensor([[3, 3, 3, 3],
        [3, 3, 3, 3],
        [3, 3, 3, 3],
        [3, 3, 3, 3]])

#索引操作
x = torch.rand(3,4)
print(x)
# 第二列
print(x[:,1])
# 第二行
print(x[1,:])

tensor([[-0.0617,  2.3109,  0.0030,  0.6941],
        [ 0.4677, -1.9160,  0.6614, -1.7743],
        [-0.3349,  0.2371,  2.1070, -1.0076],
        [ 0.3823, -1.2401, -0.3766, -1.0454]])
tensor([[-0.0617,  2.3109,  0.0030,  0.6941,  0.4677, -1.9160,  0.6614, -1.7743],
        [-0.3349,  0.2371,  2.1070, -1.0076,  0.3823, -1.2401, -0.3766, -1.0454]])

#广播机制
#当对两个形状不同的 Tensor 按元素运算时，可能会触发广播(broadcasting)机制：先适当复制元素使这两个 Tensor 形状相同后再按元素运算。
x = torch.arange(1,4).view(1,3)
print(x)
y = torch.arange(1,5).view(4,1)
print(y)
print(x+y)

tensor([[1, 2, 3]])
tensor([[1],
        [2],
        [3],
        [4]])
tensor([[2, 3, 4],
        [3, 4, 5],
        [4, 5, 6],
        [5, 6, 7]])

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