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这篇CFSDN的博客文章人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
在PyTorch中无法展示字符串,因此表达字符串,需要将其转换成编码的类型,比如one_hot,word2vec等.
。
在python中,会有标量,向量,矩阵等的区分。但在PyTorch中,这些统称为张量tensor,只是维度不同而已.
标量就是0维张量,只有一个数字,没有维度.
向量就是1维张量,是有顺序的数字,但没有“行”或“列”的区分.
矩阵就是2维张量,有形状,行和列.
以此类推,PyTorch中也常用3维张量和4维张量.
具体的张量生成和相关特性获取方式如下:
在PyTorch中,没有中括号,只有一个数字,就是1维张量,也就是python中的标量.
可以通过不同的方法查看数据的维度:
对于0维张量,查看形状的时候就是0.
通过Pytorch可以直接指定一个具体的张量数据,也可以通过指定张量的形状,来随机生成指定形状的数据.
如果通过numpy生成了数据,可以通过torch.from_numpy来转换成张量.
通常,在RNN中会使用3维张量.
通常,在CNN中会使用3维张量。比如下图生成的四维张量,可以理解为是2张图,3层颜色,长宽均为28 。
以上,通过不同的方法可以生成想要的维度的张量,并查看相关属性.
以上就是人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解的详细内容,更多关于Pytorch张量数据类型的资料请关注我其它相关文章! 。
原文链接:https://blog.csdn.net/Swayzzu/article/details/121067519 。
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