时间:2021-05-23
Numpy
随机矩阵: np.random.randn(d0, d1, d2, ...)
矩阵大小与形状: np.ndarray.size 与 np.dnarray.shape
Pytorch
随机矩阵: torch.randn(d0, d1, d2, ...)
添加维度: tensor.unsqueeze(0)
压缩维度: tensor.squeeze(0)
按维度拼接tensor: torch.cat(inputs, dim=0, ...)
维度堆叠: torch.stack(inputs, dim=0)
张量排序索引: tensor.sort(descending=True) 返回一个tensor为排序后的tensor, 一个为index_tensor
矩阵元素夹逼: tensor.clamp()
矩阵切割: torch.chunk(tensor, chunks, dim)
矩阵复制: torch.repeat(*size)
生成零矩阵: torch.torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
生产同形状的随机矩阵:x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)
矩阵中函数名以'_'结尾的,如:y.add_(x),运算结束后会改变y本身
以上这篇Numpy与Pytorch 矩阵操作方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。一、numpy的导入和使用fromnumpyimport*;
python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。1.numpy的导入和使用fromnumpyimport*;