Numpy與Pytorch 矩陣操作方式
Numpy
隨機矩陣： np.random.randn(d0, d1, d2, ...)
矩陣大小與形狀： np.ndarray.size 與 np.dnarray.shape
Pytorch
隨機矩陣： torch.randn(d0, d1, d2, ...)
添加維度： tensor.unsqueeze(0)
壓縮維度: tensor.squeeze(0)
按維度拼接tensor： torch.cat(inputs, dim=0, ...)
維度堆疊： torch.stack(inputs, dim=0)
張量排序索引： tensor.sort(descending=True) 返回一個tensor為排序后的tensor， 一個為index_tensor
矩陣元素夾逼： tensor.clamp()
矩陣切割: torch.chunk(tensor, chunks, dim)
矩陣復制: torch.repeat(*size)
生成零矩陣： torch.torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
生產同形狀的隨機矩陣:x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)
矩陣中函數(shù)名以'_'結尾的，如:y.add_(x)，運算結束后會改變y本身
以上這篇Numpy與Pytorch 矩陣操作方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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