本文主要是介绍【python pytorch】Pytorch 基础知识，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
包含知识点：
- 张量
- 数学操作
- 数理统计
- 比较操作
#-*-coding:utf-8-*-import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)
import torch# 构造一个4*5 的矩阵
z=torch.Tensor(4,5)
print(z)# 两个矩阵进行加法操作
y=torch.rand(4,5)print(z+y)
# 另一种表示
print(torch.add(z,y))# 将tensor 转换为numpy
b=y.numpy()print(b)# 数学操作绝对值
kk=torch.abs(torch.FloatTensor([-4,6,90]))
print(kk)# 均值(行操作)
print(torch.mean(kk,0))# 比较操作m1=torch.equal(torch.Tensor([1,2]),torch.Tensor([1,2]))m2=torch.equal(torch.Tensor([1,2]),torch.Tensor([2,2]))m3=torch.eq(torch.Tensor([1,2]),torch.Tensor([2,2]))
m4=torch.gt(torch.Tensor([1,2]),torch.Tensor([2,2]))print(m1)print(m2)print(m3)print(m4)
运行结果：
tensor([[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, -3.7296],[ 0.0000, -8.2118, 0.0000, 0.0000, 0.0000],[ 0.0000, 0.0000, -4.0750, 0.0000, -8.2119],[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])
tensor([[ 0.3490, 0.7795, 0.1428, 0.2517, -3.1552],[ 0.0427, -7.5753, 0.1780, 0.7305, 0.7264],[ 0.2967, 0.2977, -3.8018, 0.2856, -8.0059],[ 0.9123, 0.6403, 0.8935, 0.9008, 0.6926]])
tensor([[ 0.3490, 0.7795, 0.1428, 0.2517, -3.1552],[ 0.0427, -7.5753, 0.1780, 0.7305, 0.7264],[ 0.2967, 0.2977, -3.8018, 0.2856, -8.0059],[ 0.9123, 0.6403, 0.8935, 0.9008, 0.6926]])
[[0.34903067 0.7795371 0.14277744 0.25165677 0.57442063][0.04269707 0.63649714 0.17801785 0.73047435 0.72639245][0.29670775 0.29770297 0.27317053 0.28561223 0.20602047][0.91231096 0.6403226 0.8934667 0.90082955 0.69256335]]
tensor([ 4., 6., 90.])
tensor(33.3333)
True
False
tensor([ 0, 1], dtype=torch.uint8)
tensor([ 0, 0], dtype=torch.uint8)Process finished with exit code 0中文教程：
https://pytorch.apachecn.org/#/
这篇关于【python pytorch】Pytorch 基础知识的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
