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文章 2024-03-18 来自：开发者社区

PyTorch核心--tensor 张量 ！！

前言 在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。 下面从3个方面做一共总结： 张量的概念 张量的原理 张量的操作 张量的概念 ...

文章 2024-01-30 来自：开发者社区

【深度学习】Pytorch Tensor 张量

 目录一、张量概述：二、初始化张量：直接使用Python列表转化为张量：通过Numpy数组（ndarray）转换为张量：通过已有的张量生成新的张量：通过指定数据维度生成张量： 三、张量属性：四、张量的运算：1.张量的索引和切片：2.张量的拼接：3.张量的乘法和矩阵乘法：乘法（点乘）：矩阵乘法（叉乘）：4.自动赋值运算：五、Tensor和Numpy的相互转换：1.由tensor转换为nd....

【深度学习】Pytorch Tensor 张量
文章 2024-01-14 来自：开发者社区

【深度学习】Pytorch Tensor 张量

目录 一、张量概述： 二、初始化张量： 直接使用Python列表转化为张量： 通过Numpy数组（ndarray）转换为张量： 通过已有的张量生成新的张量： 通过指定数据维度生成张量： 三、张量属性： 四、张量的运算： 1.张量的索引和切片：...

文章 2023-11-01 来自：开发者社区

深度学习Pytorch框架Tensor张量

Tensor的裁剪运算对Tensor中的元素进行范围过滤常用于梯度裁剪（gradient clipping），即在发生梯度离散或者梯度爆炸时对梯度的处理torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor：将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max]，并返回结果到一个新张量。Tensor的索引与数据筛选torch.where(coditi....

深度学习Pytorch框架Tensor张量
文章 2023-03-24 来自：开发者社区

深度学习基础——PyTorch简介和Tensor张量详解

1 PyTorch安装PyTorch 的安装非常简单。按照 PyTorch官网的说明，我们只需要选择操作系统、Python的版本，以及显卡 CUDA的版本，该网页就会提供一行命令，只需要在终端(Terminal，Windows系统就是命令行程序)输人相应的安装语句就可以安装了。例如，如果选择的操作系统是 Linux,包管理器是 Conda(需要事先安装 Anancoda)，Python版本 3.....

深度学习基础——PyTorch简介和Tensor张量详解
文章 2022-10-28 来自：开发者社区

PyTorch ： 了解Tensor(张量)及其创建方法

本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。认识张量张量是一个多维数组 ，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。比如说对于一张图片，它是3维张量，其中RGB就是其第三维张量。Tensor与 VariableVariabl...

PyTorch ： 了解Tensor(张量)及其创建方法

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