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1.运行代码利用快捷键 Ctrl+Enter 2.新建的文件在哪存放? 我们可以输入下面的两条语句,得到文件的存放位置。 import os print(os.path.abspath('.'))运行之后显示结果为文件存放位置。如下图所示。 3.Tensor是pytorch中的一个数据结构,可认为是一个高维数组,为神经网络的学习打下基础。入门学习中主要学习了使用Tensor初始化数组,查看数组的大小,数组加法的几种形式 (1)使用之间先导入torch import torch as t (2)分配空间,只分配空间,没有初始化 x=t.tensor(3,4) y=t.tensor(3,4) 为数组x和y分配空间,并未初始化 (3)初始化 利用rand函数,随机初始化数组,数组的值范围在[0,1] x=t.rand(3,4) (4)查看数组的大小形状 ①使用size()函数 print(x.size()) ②利用数组的性质 x.size()[0] #查看行数 x.size()[1] #查看列数 (5)加法的三种表示形式 ①x+y ②t.add(x,y) ③指定加法的输入结果为result result=t.Tensor(3,4) #预先分配空间 t.add(x,y,out=result) #将结果存放在result中 (6)加法是否会改变原数组的值 普通加法运算不改变原数组的值,带下划线的函数会改变原数组本身的值。 y.add(x) #不会改变y的值 y.add_(x) #会改变y的值 (7)选取操作 x[a,b] a表示行,b表示列,a,b从0开始计数 x[:,1] #表示选取数组第2列的值 x[1,:] #表示选取数组第2行的数 (8)Tensor和numpy可以互操作,操作容易并且快速。 待补充...... #待补充
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