译者:YAOKE7
深度学习的所有计算都是在张量上进行的,其中张量是一个可以被超过二维索引的矩阵的一般表示形式。稍后我们将详细讨论这意味着什么。首先,我们先来看一下我们可以用张量来干什么。
# 作者: Robert Guthrie
import torch
import torch.autograd as autograd
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
torch.manual_seed(1)
张量可以在Python list形式下通过torch.Tensor()函数创建。
# 利用给定数据创建一个torch.Tensor对象.这是一个一维向量
V_data = [1., 2., 3.]
V = torch.Tensor(V_data)
print(V)
# 创建一个矩阵
M_data = [[1., 2., 3.], [4., 5., 6]]
M = torch.Tensor(M_data)
print(M)