Pytorch学习笔记（一）-——《深度学习入门之pytorch》

pytorch链接

http://pytorch123.com/

https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

1.tensor

Tensor是一个多维矩阵
PyTorch的Tensor可以和numpy ndarray 相五转换，唯一不同的是PyTorch的 tensor 可以在GPU上运行，而numpy ndarray只能在CPU上运行

tensor的一些操作

构造一个5x3矩阵，不初始化
x = torch.empty(5, 3)

tensor(1.00000e-04 *
       [[-0.0000,  0.0000,  1.5135],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000]])


构造一个随机初始化的矩阵
x = torch.rand(5, 3)
tensor([[ 0.6291,  0.2581,  0.6414],
        [ 0.9739,  0.8243,  0.2276],
        [ 0.4184,  0.1815,  0.5131],
        [ 0.5533,  0.5440,  0.0718],
        [ 0.2908,  0.1850,  0.5297]])



构造一个矩阵全为 0，而且数据类型是 long
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)

tensor([[ 0,  0,  0],
        [ 0,  0,  0],
        [ 0,  0,  0],
        [ 0,  0,  0],
        [ 0,  0,  0]])

获取它的维度信息:

print(x.size())
加法: 方式 1
y = torch.rand(5, 3)
print(x + y)

加法: 方式2
print(torch.add(x, y))

改变一个 tensor 的大小或者形状
x = torch.randn(4, 4)
y = x.view(16)
z = x.view(-1, 8)  # the size -1 is inferred from other dimensions
print(x.size(), y.size(), z.size())
输出
torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8])
使用item()获取Tensor的value
x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())
tensor([ 0.9422])
0.9422121644020081