06.Pytorch张量索引操作
[TOC]一、简介1.1 基本概念张量索引是根据张量的位置或值选择特定元素或子集的过程。PyTorch 张量索引提供了一组丰富的索引操作，可以使用不同的索引方案选择和修改张量元素。在 PyTorch 中，张量是一个多维数组，可以存储不同类型和大小的数值数据。可以使用一个或多个索引对张量进行索引，这些索引指定元素沿张量每个维度的位置。索引张量将返回一个包含所选元素的新张量或具有修改元素的原始张...
05.Pytorch张量维度操作(一)
[TOC]前言在本文中，将介绍在Pytorch中如何进行张量的维度变换。张量是Pytorch中的核心数据结构，类似于多维数组，并且可以在GPU上进行加速运算。通过改变张量的维度，可以更灵活地处理数据，在机器学习和深度学习任务中具有重要意义。一、张量的维度与形状张量为一组数的结构化表示。简单理解，向量就是一维数组，矩阵为二维数组，此外还可以定义更高维度的数组。张量创建示例如下:# 一维向量 t...
04.Pytorch张量类型转换
[TOC]一、张量转换为 numpy 数组使用Tensor.numpy函数可以将张量转换为ndarray数组，但是共享内存，可以使用copy函数避免共享。代码示例import torch # 1. 张量转换为numpy数组 def test01(): data_tensor = torch.tensor([2,3,4]) # 将张量转换为numpy数组 data_...
03.Pytorch张量数值计算
[TOC]一、张量基本运算基本运算中，包括 add、sub、mul、div、neg 等函数, 以及这些函数的带下划线的版本 add_、sub_、mul_、div_、neg_，其中带下划线的版本为修改原数据。操作类型函数示例代码代码解释加法(不修改原数据)addnew_data = data.add(10)将每个元素加上10，生成一个新张量。加法(修改原数据)add_data.add_(10)...
02.Pytorch张量的创建
[TOC]前言PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。在 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。一、理解 TensorTensor 可以简单理解为是标量、向量、矩阵的高维扩展。你可以把张量看作多维数组，但相较于ndarr...
01.Pytorch在Windows10系统安装教程
[TOC]前言需要安装的程序：Python3.6 + Anaconda 5.3.1CUDAPycharm一、Anaconda安装教程1.1 介绍Anaconda是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含conda、Python等190多个科学包及其依赖项。它便于获取和管理包，包括python和许多常用软件库（如numpy、pandas等）...