说明: 比较元素是否相等,第二个参数可以是一个数,或者是第一个参数同类型形状的张量
可以看出,torch.Tensor()没有保留数值类型,其它三个都保留了。这是因为torch.Tensor()实际上是一个类,传入的数据需要“初始化”;其它三个都是函数,而通过torch.Tensor()生成的张量的数据类型是由一个环境变量决定的,这个环境变量可以通过torch.set_default_tensor_type(t)这个函数来设定。
https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
张量命名是一个非常有用的方法,这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作,大大提高了可读性、易用性,防止出错。
张量 标量:0维张量 向量:1维张量 矩阵:2维张量 张量:一个多维数组,标量、向量、矩阵的高维扩展 Tensor
疫情在家的这段时间,系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实, 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思」。
Pytorch提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
torch.max()返回两个结果,第一个是最大值,第二个是对应的索引值;第二个参数 0 代表按列取最大值并返回对应的行索引值,1 代表按行取最大值并返回对应的列索引值。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/59205847
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。
张皓:南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所(LAMDA)硕士生,研究方向为计算机视觉和机器学习,特别是视觉识别和深度学习。个人主页:
PyTorch 将被安装在 anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/目录下。
尽管张量在深度学习的世界中无处不在,但它是有破绽的。它催生出了一些坏习惯,比如公开专用维度、基于绝对位置进行广播,以及在文档中保存类型信息。这篇文章介绍了一种具有命名维度的替代方法 named tensor,并对其进行了概念验证。这一改变消除了对索引、维度参数、einsum 式解压缩以及基于文档的编码的需求。这篇文章附带的原型 PyTorch 库可以作为 namedtensor 使用。
补充知识:PyTorch – torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le
本文是翻译自官方版教程--DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ,一份 60 分钟带你快速入门 PyTorch 的教程。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中,我们将通过学习 element-wise 的操作来扩展我们的知识,而不仅仅是 reshape 操作。
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