Pytorch erstellt Tensoroperationen

Pytorch erstellt Tensoroperationen

Erstellen Sie eine Identitätsmatrix

torch.eye(n, m=None, out=None)
#返回一个2维张量，对角线位置全1，其它位置全0的2维张量

Parameter:

• n(int) – Anzahl der Zeilen
• m(int, optional) – Anzahl der Spalten, wenn keine, ist der Standardwert n
• out（Tensor，optional）- Ausgabetensor

Konvertieren Sie ein numpy.ndarray in einen Pytorch-Tensor. Der zurückgegebene Tensor teilt sich denselben Speicherplatz wie das Numpy-Ndarray. Wenn Sie einen ändern, wird auch Balken eins geändert. Die Größe des zurückgegebenen Tensors kann nicht geändert werden.

Beispiel:

Generieren Sie einen 1D-Lineartensor
Torch.linspace gibt einen 1D-Tensor zurück, der gleichmäßig verteilte Start- und Endschrittpunkte sowie die Länge des enthält Die Ausgabe des eindimensionalen Tensors erfolgt in Schritten.
Torch.logspace gibt einen eindimensionalen Tensor zurück, der zwischen 10^start und 10^end Schrittpunkte, die auf einer logarithmischen Skala gleichmäßig verteilt sind, und die Länge des ausgegebenen eindimensionalen Tensors beträgt Schritte.

torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) -> Tensor
torch.logspace(start, end, steos=100, out=None) -> Tensor

Parameter:

• start(float) – der Startpunkt der Sequenz
• end(float) – der Endpunkt der Sequenz
• setps(int) – Anzahl der zwischen Start und Ende generierten Samples
• out(Tensor, optional) – der resultierende Tensor
  Beispiel:
  
  
  
  erzeugt einen Tensor aller Einsen

torch.ones(*size, out=None) -> Tensor

Parameter:

• size(int…) – Folge von Ganzzahlen, die die Ausgabeform definiert
• out(Tensor, optional) – Ergebnistensor
  Beispiel:
  
  Zeichne eine Zufallsgruppe aus einer gleichmäßigen Verteilung im Intervall [0, 1) Nummer

torch.rand(*sizes, out=None) ->Tensor

Parameter:

• size(int…) – Folge von Ganzzahlen, die die Form der Ausgabe definiert
• out(Tensor, optional) – Ergebnistensor
  Beispiel:
  
  
  generiert eine Standardnormalverteilung (Mittelwert ist 0, Varianz ist 1), einen Tensor

torch.randn(*sizes, out=None) ->Tensor

Parameter:

• size(int…) – Folge von Ganzzahlen, die die Form der Ausgabe definiert
• out(Tensor, optional) – der Ergebnistensor
  generiert eine zufällige Ganzzahlpermutation von 0 – (n-1)

torch.randperm(n, out=None) -> LongTensor

Parameter:

• n(int) – Obergrenze (exklusiv)
  Beispiel:
  
  Erzeugen Sie einen 1D-Tensor mit angegebener Schrittweite:
  Die Länge ist Boden ((Ende-Anfang)/Stufe), einschließlich vom Anfang bis zum Ende, mit Stufe als Stufenlänge

torch.arange(start, end, step=1, out=None)  -> Tensor

Parameter:

• start(float) – der Startpunkt der Sequenz
• end(float) – der Endpunkt der Sequenz
• step(float) – die Größe des Intervalls zwischen benachbarten Punkten
• out(Tensor, optional) – der Ergebnistensor
  Beispiel:
  

torch.range(start, end, step=1, out=None) -> Tensor

gibt einen eindimensionalen Tensor mit floor((end - start)/step) + 1 Elementen zurück. Eine Reihe von Werten, die im halboffenen Intervall [Start, Ende] enthalten sind, beginnend mit dem Start, mit Schritt als Schrittgröße
Parameter:

• start(float) – der Startpunkt der Sequenz
• end(float) – der Endpunkt der Sequenz
• step(float) – die Größe des Intervalls zwischen benachbarten Punkten
• out(Tensor, optional) – der Ergebnistensor
  Beispiel:
  
  
  generiert eine Tensormatrix aller Nullen

torch.zeros(*sizes, out=None) -> Tensor

Parameter:

• size(int…) – Folge von Ganzzahlen, die die Ausgabeform definiert
• out(Tensor, optional) – der Ergebnistensor
  Beispiel: