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做网站对商家的好处,app网站设计,有没有装修做团购的网站,太原自动seoNumpy和Pytorch可以相互转换#xff0c;前者CPU上#xff0c;后者GPU上#xff0c;都是对矩阵进行运算#xff0c;Pytorch的基本单位是张量。torch 可以初始化全为0、全为1、符合正态分布的矩阵确定性初始化 torch.tensor()torch.arrange()torch.linspace()torch.logspace…Numpy和Pytorch可以相互转换前者CPU上后者GPU上都是对矩阵进行运算Pytorch的基本单位是张量。torch 可以初始化全为0、全为1、符合正态分布的矩阵确定性初始化 torch.tensor()torch.arrange()torch.linspace()torch.logspace()ones/zeros/eye/full 随机性初始化 torch.Tensor()torch.rand()torch.rand_like()torch.randint()torch.randn() 直接点×关闭jupyter不正确应该再启动一个命令行进入打开jupyter的环境打jupyter notebook stoptorch可以和python列表一样切片神经网络输入一维图片是三维所以需要维度变换view()和reshape()都可以维度变换后者鲁棒性更强。reshape可以多层嵌套前者不行。化成一维可以偷懒用-1。增加新的维度unsqueeze()增加一个括号维度缩减squeeze()维度值为1才能删因为维度值大于1删除会丢数据减少个括号。维度扩展expand(),repeat()维度调整transpose(),permute()前者只能调两个维度后者可以调整多个维度。某个算法可能只能用最后一个维度所以需要进行维度的调整如transformer()广播机制相当于先进行了unsqueeze再进行expand。小维度向大维度进行广播时得先匹配得先小维度和大维度相同或者小维度为1才能进行广播。根据文档进行编程的思想不用背API知道这个函数的功能是什么用到的时候去查文档。数学能力是科研能力的上限如果是工作的话数学要求没那么高。张量的拼接 cat()和stack(),前者只能是需要拼接的维度不同其他得相同后者所有维度都必须相同。张量的拆分split()和chunk()前者是按间隔拆分后者是按数量拆分取整floor(),ceil(),round()裁数trunc(),frac()计算mean,max,sum,prod,mina.argmax(),a.argmin()最大值索引和最小值索引eq(),equal()前者更精细每个位置比对后者是整体比对。 博客1 博客2 博客3 文档1
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