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每天五分钟深度学习pytorch:Tensor张量的属性和方法有哪些?

深度学习火炬的属性和方法有哪些:每天五分钟的张量张量?

2019

本文重点

张量张量具有一些常用属性。我们可以使用这些基本属性来确定张量元素的类型,尺寸和数量。在本课程中,我们将简要介绍张量属性。

代码

import torch import numpy as np a=torch.Tensor(2,3,4)print(a)print(a.dim())print(a.type())print(a.size())print (a.shape)print(a.numel())

常用的属性和方法是:

dim:输出张量的尺寸

type:张量的类型

{!-PGC_COLUMN-}

大小,形状:张量的形状

numel:张量中的元素数

注意:在以下许多pytorch方法中,关于张量操作的维数很多,需要指定的操作。将会有一个昏暗的参数。请注意,暗淡从0开始。

什么程度?我们暂时不需要知道。我们将在后面介绍。现在我们只需要知道从0开始暗就可以了。

本文重点

张量张量具有一些常用属性。我们可以使用这些基本属性来确定张量元素的类型,尺寸和数量。在本课程中,我们将简要介绍张量属性。

代码

import torch import numpy as np a=torch.Tensor(2,3,4)print(a)print(a.dim())print(a.type())print(a.size())print (a.shape)print(a.numel())

常用的属性和方法是:

dim:输出张量的尺寸

type:张量的类型

{!-PGC_COLUMN-}

大小,形状:张量的形状

numel:张量中的元素数

注意:在以下许多pytorch方法中,关于张量操作的维数很多,需要指定的操作。将会有一个昏暗的参数。请注意,暗淡从0开始。

什么程度?我们暂时不需要知道。我们将在后面介绍。现在我们只需要知道从0开始暗就可以了。



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