访问不了服务器网站吗,深圳做分销网站,哪里学网站开发,软件定制与开发前一篇文章#xff0c;Tensor 基本操作3 理解 shape, stride, storage, view#xff0c;is_contiguous 和 reshape 操作 | PyTorch 深度学习实战
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本系列文章 GitHub Repo: https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started Tensor 基本使用 索引 indexing示例代码 加减乘除加法和减法乘法和除法 broadcasting 机制更多运算Links 索引 indexing
Tensor 的索引类似于 Python List 的索引和分片。
比如一个 AxBxC 的三个维度的 Tensor a。
a[第0维的分片, 第1维的分片, 第2维的分片]
分片的语法和 Python List 分片语法一致开始:结束:步进。
更多索引的高级语法介绍。
示例代码 print(* * 8, a)a torch.randn(5,4,3)print(a)print(* * 8, b)b a[1,] # 只要第 0 维的第一个成员print(b)print(* * 8, c)c a[1:] # 第 0 维从第一个成员开始都要注意这里索引从 0 开始print(c)print(* * 8, d)d a[1:, 1] # 第 0 维从第一个成员开始都要第二维只要第一个成员print(d)Result
******** a
tensor([[[ 0.1874, -0.0980, -0.3815],[-0.8175, 1.5976, -1.4927],[-0.1507, 1.1806, -0.3685],[ 1.1583, 0.9419, -0.5540]],[[ 1.3078, -1.4250, -1.5981],[-0.0756, 2.0776, 0.7708],[ 1.6020, -1.9133, 1.2459],[-0.2817, -0.7238, -0.5413]],[[-0.8057, -0.4368, -1.2398],[ 0.8415, 1.7679, 0.6469],[ 0.7046, -0.4872, 1.1219],[-2.5866, -0.1263, 2.0684]],[[ 1.8756, 1.4231, -1.2082],[ 0.2111, 0.5244, 2.2242],[-0.9658, -1.3731, -0.9126],[-0.3850, -0.7273, -0.0519]],[[ 0.7949, 2.2807, -0.8793],[ 0.4037, 1.2422, -0.2393],[ 0.4786, 0.6107, 1.4225],[ 0.6104, 1.2682, -0.0801]]])
******** b a[1,]
tensor([[ 1.3078, -1.4250, -1.5981],[-0.0756, 2.0776, 0.7708],[ 1.6020, -1.9133, 1.2459],[-0.2817, -0.7238, -0.5413]])
******** c a[1:]
tensor([[[ 1.3078, -1.4250, -1.5981],[-0.0756, 2.0776, 0.7708],[ 1.6020, -1.9133, 1.2459],[-0.2817, -0.7238, -0.5413]],[[-0.8057, -0.4368, -1.2398],[ 0.8415, 1.7679, 0.6469],[ 0.7046, -0.4872, 1.1219],[-2.5866, -0.1263, 2.0684]],[[ 1.8756, 1.4231, -1.2082],[ 0.2111, 0.5244, 2.2242],[-0.9658, -1.3731, -0.9126],[-0.3850, -0.7273, -0.0519]],[[ 0.7949, 2.2807, -0.8793],[ 0.4037, 1.2422, -0.2393],[ 0.4786, 0.6107, 1.4225],[ 0.6104, 1.2682, -0.0801]]])
******** d a[1:, 1]
tensor([[-0.0756, 2.0776, 0.7708],[ 0.8415, 1.7679, 0.6469],[ 0.2111, 0.5244, 2.2242],[ 0.4037, 1.2422, -0.2393]])加减乘除
加法和减法
import torch# 这两个Tensor加减乘除会对b自动进行Broadcasting
a torch.rand(3, 4)
b torch.rand(4)c1 a b
c2 torch.add(a, b)
print(c1.shape, c2.shape)
print(torch.all(torch.eq(c1, c2)))乘法和除法
*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul
参考: torch.Tensor的4种乘法
除法可以用乘法 API 完成。
broadcasting 机制
在 Tensor 的加减运算中当两个 tensor 不能直接符合数学的运算规则时PyTorch 会先尝试将 tensor 进行变换再进行计算这个变换的规则就是broadcasting。
更多 broadcasting 机制的介绍。
更多运算
更多加法和其他运算参考Pytorch Tensor基本数学运算
减法运算哈达玛积(对应元素相乘也称为 element wise)除法运算幂运算开方运算指数与对数运算近似值运算裁剪运算
Links
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