您的位置：首页 > 编程技术 > python  >  Numpy与Pytorch 矩阵操作方式

Numpy与Pytorch 矩阵操作方式

 更新时间：2020年5月9日 07:33  点击：2292

Numpy

随机矩阵： np.random.randn(d0, d1, d2, ...)

矩阵大小与形状： np.ndarray.size 与 np.dnarray.shape

Pytorch

随机矩阵： torch.randn(d0, d1, d2, ...)

添加维度： tensor.unsqueeze(0)

压缩维度: tensor.squeeze(0)

按维度拼接tensor： torch.cat(inputs, dim=0, ...)

维度堆叠： torch.stack(inputs, dim=0)

张量排序索引： tensor.sort(descending=True) 返回一个tensor为排序后的tensor， 一个为index_tensor

矩阵元素夹逼： tensor.clamp()

矩阵切割: torch.chunk(tensor, chunks, dim)

矩阵复制: torch.repeat(*size)

生成零矩阵： torch.torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)

生产同形状的随机矩阵:x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)

矩阵中函数名以'_'结尾的，如:y.add_(x)，运算结束后会改变y本身

以上这篇Numpy与Pytorch 矩阵操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持猪先飞。

[!--infotagslink--]

相关文章

  • pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

    今天小编就为大家分享一篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27

  • PyTorch一小时掌握之迁移学习篇

    这篇文章主要介绍了PyTorch一小时掌握之迁移学习篇，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下...2021-09-08

  • Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现

    这篇文章主要介绍了Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-25

  • Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

    这篇文章主要介绍了Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-09

  • Pytorch之扩充tensor的操作

    这篇文章主要介绍了Pytorch之扩充tensor的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-05

  • pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式

    今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-06

  • C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量

    这篇文章主要为大家详细介绍了C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下...2020-04-25

  • 解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

    这篇文章主要介绍了解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-08

  • R语言创建矩阵的实现方法

    这篇文章主要介绍了R语言创建矩阵的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-05-06

  • pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分

    这篇文章主要介绍了pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-27

  • pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率

    今天小编就为大家分享一篇pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02

  • 从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作

    这篇文章主要介绍了从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-04

  • Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

    今天小编就为大家分享一篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02

  • 计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例

    这篇文章主要介绍了计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-23

  • pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解

    今天小编就为大家分享一篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02

  • pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解

    今天小编就为大家分享一篇pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-30

  • 基于Pytorch版yolov5的滑块验证码破解思路详解

    这篇文章主要介绍了基于Pytorch版yolov5的滑块验证码破解思路详解,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下...2021-02-25

  • pyTorch深度学习softmax实现解析

    这篇文章主要介绍了pytorch深度学习中对softmax实现进行了详细解析，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步...2021-09-30

  • Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子

    今天小编就为大家分享一篇Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27

  • Pytorch实现LSTM和GRU示例

    今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现LSTM和GRU示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27