新手小白的pytorch学习第一弹-------张量
1 导入pytorch包
import torch
2 创建张量（tensor）
scalar标量
scalar = torch.tensor(7)
scalar
tensor(7)
scalar.ndim
查看scalar的维度，因为scalar是标量，所以维度为0
0
scalar.shape
torch.Size([])
torch.item()
7
vector（向量）
vector = torch.tensor([7,7])
vector
tensor([7, 7])
vetor.ndim
1
vector.shape
torch.Size([2])
MATRIX 矩阵
MATRIX = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
MATRIX
tensor([[1, 2],[3, 4]])
同样，用ndim看维度，shape看形状，这里想重点讲一下我对tensor形状的理解
先搞一个tensor出来好吧
Tensor
TENSOR = torch.tensor([[[[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]]])
TENSOR
tensor([[[[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]]])
TENSOR.ndim
4
TENSOR.shape
torch.Size([1, 1, 3, 3])
这是我的理解，也不知道对不对，可以多搞两个例子试一试
这里主要讲创建tensor（张量），因为pytorch里面的基本数据就是张量，现实生活中的音频、图片、视频都可以变成张量，因此我们需要搞清楚张量哟~输入到网络中的数据都是张量
3 创建随机张量
random_tensor = torch.rand(size=(3,4)
random_tensor
tensor([[0.4875, 0.9833, 0.7744, 0.4002],[0.2102, 0.4866, 0.9648, 0.3243],[0.1394, 0.5789, 0.5765, 0.3988]])
4 创建全为0的张量
zeros = torch.zeros(size=(3,3))
zeros
tensor([[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]])
5 创建全为1的张量
ones = torch.tensor(size=(3,3))
ones
tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])
ones.dtype
torch里面的数据类型，一般就是float32
torch.float32
6 创建range和tensor like
one_to_ten = torch.arange(1,11)
one_to_ten
torch.float32
one_to_tens = torch.arange(start=10, end=22, step=2)
one_to_tens
tensor([10, 12, 14, 16, 18, 20])
tensor like意思是创建一个类似于某一个tensor的tensor，举个例子，我们创建一个全为0的，和one_to_tens规模一致的张量，维度，形状一致
m = torch.zeros_like(input=one_to_tens)
m
tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0])
同理，也有全为1的。如下所示：
r1 = torch.rand(size=(10,3))
r1
p = torch.ones_like(input=r1)
p
tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])
好好好，今天就短暂的学习这些吧，如果我的学习对你有帮助的话，记得给俺点个赞赞！
赞赞！！!
谢谢你，今天晚上吃的麻辣烫味道还可以，汤的味道还可以，不过食材嘛（你懂的），不过有一个优点就可以啦，知足常乐咯咯咯~
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