gpt4 book ai didi

人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-28 22:32:09 34 4
gpt4 key购买 nike

CFSDN坚持开源创造价值,我们致力于搭建一个资源共享平台,让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.

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.

1.python 和 pytorch的数据类型区别

人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

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.

  。

2.张量

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:

①一维张量

人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

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.

人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

②二维张量

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.

人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

③3维张量

通常,在RNN中会使用3维张量.

人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

④4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 。

人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

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 。

最后此篇关于人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

34 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com