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1. 基础资料汇总 资料汇总 pytroch中文版本教程 PyTorch入门教程 B站强推！2023公认最通俗易懂的【PyTorch】教程，200集付费课程（附代码）人工智能_机器 视频 1.PyTorch简介 2.PyTorch环境搭建 basic: python numpy pandas pytroch theory: study mlp cnn transform rnn model: AlexNet VGG ResNet Yolo SSD 2. Tensor张量
文章目录 前言 张量的概念 1. 张量的定义 2. 张量的属性 3. 张量的形状 张量的原理 1. 存储（storage） 2. 形状（shape） 3. 步幅（stride） 张量的操作 1. 数学运算 2. 逻辑运算 3. 索引和切片 4. 形状操作 5. 广播 总结 在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中
第五章 PyTorch中张量(Tensor)计算操作 上文介绍了PyTorch中 张量(Tensor) 的 拆分 和 拼接 操作，本文将介绍 张量 的 计算 操作。 函数 描述 torch.allclose() 比较两个元素是否接近 torch.eq() 逐元素比较是否相等 torch.equal() 判断两个张量是否具有相同的形状和元素 torch.ge() 逐元素比较大
第五章 PyTorch中张量(Tensor)统计操作 上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的计算操作，本文将介绍张量的统计操作。 函数 描述 torch.max() 找出张量中的 最大值 torch.argmax() 输出 最大值所在位置 torch.min() 找出张量中的 最小值 torch.argmin() 输出 最小值所在位置 torch.sort() 对一维张量或多
tensor([[7, 6, 9, 4, 6], [1, 9, 0, 9, 2], [5, 7, 1, 7, 4], [1, 2, 7, 2, 1]]) tensor([7, 6, 9, 4, 6]) tensor([7, 1, 5, 1]) tensor([6, 0]) tensor([[7, 6], [1, 9], [5, 7]]) tensor([[5, 7], [1, 2]]) tensor([[7, 6, 9, 4, 6], [1, 2, 7, 2, 1]]) tensor([[6, 4], [9, 9],
tensor(10) tensor([[-1.0923, -0.0842, 1.5959], [ 0.4562, 1.0242, 0.0691]], dtype=torch.float64) tensor([[10., 20., 30.], [40., 50., 60.]]) -------------------------------------------------- tensor([[-1.4189e-09, 1.7614e-42, 0.0000e+00], [ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]]) tensor([10.]) tensor([10., 20
本文只简单介绍pytorch中的对于张量的各种操作，主要列举介绍其大致用法和简单demo。后续更为详细的介绍会进行补充… 1.创建无初始化张量 torch.empty(3, 4) 创建未初始化内存的张量 2.创建随机张量 x = torch.rand(3, 4) 服从0~1间均匀分布 x = torch.randn(3, 4) 服从（0，1）的正态分布
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 （1） chunk ：将一个张量分割为特定数目的张量，每个块都是输入张量的视图。 按维度0分割： 运行结果： b=
pytorch 官方文档 1. 创建 Creating Tensor： 标量、向量、矩阵、tensor 2. 三种方法可以创建张量，一是通过列表(list)，二是通过元组(tuple)，三是通过Numpy的数组(array)，基本创建代码如下： 张量相关属性查看的基本操作，后期遇到的张量结构都比较复杂，难以用肉眼直接看出，因此
欢迎关注『youcans的深度学习』系列，持续更新中… 【youcans的深度学习 01】安装环境之 miniconda 【youcans的深度学习 02】PyTorch CPU版本安装与环境配置 【youcans的深度学习 03】PyTorch CPU版本安装与环境配置 【youcans的深度学习 04】PyTorch入门教程：基础知识 【youcans的深度学习 05】
