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tensor张量是一个多维数组,零维就是一个点(就是本章的标量),一维就是向量,二维就是一般的矩阵,多维就相当于一个多维的数组,这和 numpy理解是一样的,不同的是Tensor不仅可以在CPU上跑,在GPU上也可以跑。
标量(scalar),只具有数值大小,而没有方向,我们可以把标量看成是一个实数。本节课程我们学习如何使用pytorch来创建标量,在pytorch中只要dim=0的tensor,我们就可以认为它是标量。
- import torch
- import numpy as np
- a=torch.tensor(1.)#创建FLoatTensor类型的标量
- print(a)
- print(a.dim())
- print(a.type())
- print(a.shape)
- print(a.size())
- print("--------------------------------")
- a=torch.tensor(1)#创建LongTensor类型的标量
- print(a)
- print(a.dim())
- print(a.type())
- print(a.shape)
- print(a.size())
- print("--------------------------------")
- a=torch.tensor([1])#创建LongTensor类型的向量
- print(a)
- print(a.dim())
- print(a.type())
- print(a.shape)
- print(a.size())
- p
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