这篇文章主要为大家展示了“Pytorch中的Tensor常用操作有哪些”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Pytorch中的Tensor常用操作有哪些”这篇文章吧。输出：cuda:0
torch.float32
tensor([2., 2.], device=’cuda:0′)
tensor([2., 2., 2.])
torch.float32
和numpy类似的创建方法输出tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.], requires_grad=True)
tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])
tensor([[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]])
tensor([[-0.6505, 1.3897, 2.2265],
[-1.7815, -1.8194, -0.4143]])
从numpy转换输出numpy [[ 2 4 6]
[ 8 10 12]]torch tensor([[ 2, 4, 6],
[ 8, 10, 12]], dtype=torch.int32)
输出：tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]])
tensor([[0., 1., 2., 3., 4.],
[5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]]) torch.Size([4, 5])
tensor([[0., 1., 2., 3., 4., 1., 1., 1., 1., 1.],
[5., 6., 7., 8., 9., 1., 1., 1., 1., 1.]]) torch.Size([2, 10])
法一输出：torch.float32
torch.float64
tensor([[0, 0],
[0, 0]], dtype=torch.int32)
法二输出：torch.int64
torch.float32输出：tensor([[0, 1],
[2, 3]])
tensor([[0, 1],
[4, 9]])
tensor([[ 2, 3],
[ 6, 11]])
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
[[0 1免费云主机域名]
[2 3]]
主要是对维度大小为1的升降维操作。以上是“Pytorch中的Tensor常用操作有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！
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