Pytorch 自学笔记（自用）

第一章 Pytorch基本语法

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

• 系列文章目录
• 一、基本语法
• • 1.加法
  • 2.类似numpy方式对张量进行操作
• 3.关于torch Tensor和 Numpy array 之间的相互转换
• • 3.1 torch转Numpy
  • 3.2 Numpy转torch
• 总结

代码如下（示例）：

y = torch.rand(5,3)
print(x+y)
print(torch.add(x,y))

result=torch.empty(5,3)
torch.add(x,y,out=result)
print(result)

y.add_(x)
print(y)

对象量切片

print(x[:,1])

改变张量形状：torch.view()。

x=torch.rand(4,4)
y=.view(16)#保证元素的总数量不变，这里y变成了1维
z=x.view(-1,8)#-1表示行上自动匹配，8列
print(x,size(),y.size(),z.size())

如果张量中只有一个元素，可以用.item()将值取出，作为一个python number

x=torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())

a=torch.ones(5)
print(a)
b=a.numpy()
print(b)

a.add_(1)
print(a)
print(b)

import  numpy as np
a=np.ones(5)
b=torch.from_numpy(a)#转化语句
np.add(a,1,out=a)#就地加法
print(a)
print(b)

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。