pytorch张量运算

创建张量,torch.tensor()

import torch

# 创建一个标量(0维张量)
scalar = torch.tensor(5)

# 创建一个向量(1维张量)
vector = torch.tensor([1, 2, 3])

# 创建一个矩阵(2维张量)
matrix = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 创建一个3维张量
tensor3d = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

张量的加减乘除

###加法###
# 1.尺寸相同的张量相加,就是逐元素相加:
tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
print(tensor1 + tensor2)
# 输出:
tensor([[ 8, 10, 12],
        [14, 16, 18]])

# 2.张量加数字就是每个元素上加这个数字:
tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(tensor1 &
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值