Pytorch入门＞ 1.1张量的运算广播机制及其他操作

1.张量运算

张量的四则运算： 加x+y, 减x-y, 乘x*y, 除x/y

其他运算：幂x**y ，指数函数torch.exp()

对张量所有元素求和.sum()

张量的范数torch.norm(),其中tensor必须为浮点数。

import torch
u= torch.tensor([3.,4.])
torch.norm(u)

 

2.torch.cat()张量的拼接

dim=0时按行拼接（加在后面），dim=1时按列拼接（加在右边), 使用时注意括号，x应该在一个括号内。

import torch
x = torch.arange(6,10)
y = torch.tensor([1,2,3,4])

3.广播机制

看了一些视频，目前我的理解是两个张量的形状不同，如一个行向量一个列向量，不论其中元素个数是否相同，他们相加之后得到的是一个矩阵而不是一个向量。如下面的示例，张量a只有在与张量c相加后得到一个列向量，其他则会每一行与每一列对应相加最终得到一个矩阵。

广播机制提醒我们形状不同时张量会按元素操作。

4. tensor与numpy的转换

tensor转为numpy：.item()只能用于单个张量，.numpy()

umpy转为tensor：torch.tensor()