人工智能學(xué)習(xí)Pytorch張量數(shù)據(jù)類型示例詳解
1.python 和 pytorch的數(shù)據(jù)類型區(qū)別

在PyTorch中無法展示字符串,因此表達(dá)字符串,需要將其轉(zhuǎn)換成編碼的類型,比如one_hot,word2vec等。
2.張量
在python中,會(huì)有標(biāo)量,向量,矩陣等的區(qū)分。但在PyTorch中,這些統(tǒng)稱為張量tensor,只是維度不同而已。
標(biāo)量就是0維張量,只有一個(gè)數(shù)字,沒有維度。
向量就是1維張量,是有順序的數(shù)字,但沒有“行”或“列”的區(qū)分。
矩陣就是2維張量,有形狀,行和列。
以此類推,PyTorch中也常用3維張量和4維張量。
具體的張量生成和相關(guān)特性獲取方式如下:
①一維張量

在PyTorch中,沒有中括號(hào),只有一個(gè)數(shù)字,就是1維張量,也就是python中的標(biāo)量。
可以通過不同的方法查看數(shù)據(jù)的維度:
對(duì)于0維張量,查看形狀的時(shí)候就是0。

②二維張量
通過Pytorch可以直接指定一個(gè)具體的張量數(shù)據(jù),也可以通過指定張量的形狀,來隨機(jī)生成指定形狀的數(shù)據(jù)。
如果通過numpy生成了數(shù)據(jù),可以通過torch.from_numpy來轉(zhuǎn)換成張量。

③3維張量
通常,在RNN中會(huì)使用3維張量。


④4維張量
通常,在CNN中會(huì)使用3維張量。比如下圖生成的四維張量,可以理解為是2張圖,3層顏色,長寬均為28

以上,通過不同的方法可以生成想要的維度的張量,并查看相關(guān)屬性。
以上就是人工智能學(xué)習(xí)Pytorch張量數(shù)據(jù)類型示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Pytorch張量數(shù)據(jù)類型的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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