pytorch学习笔记_new_tensor

官网教程

官网60分钟教程：
一、what is pytorch?
1.根据现有张量创建张量：
1）x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)
x必须是之前定义过；传入的是size；dtype不定义就默认之前的；张量的数据由函数名决定。
2）a = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)
为了区分前边换成了a；传入的是之前定义过的x，a的size同x；dtype、张量数据同上。
2.加法：
数据类型必须相同。
3.Torch Tensor和NumPy Array的转换：
1）Converting a Torch Tensor to a NumPy Array

a=torch.ones(5)
b=a.numpy()
1
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2）onverting NumPy Array to Torch Tensor

a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
1
2

两个转换都是a的值改变，b的值也相应改变。
二、AUTOGRAD: AUTOMATIC DIFFERENTIATION（参考）
1.Variable用来构建一个计算图中的节点。将Tensor转换为Variabla类型之后，该Tensor就成了计算图中的一个节点。对于该节点