PyTorch-Tensor基础操作

首先导入

import torch as t

1.指定tensor形状（随即输出，数值取决于内存空间的状态）：

a=t.Tensor(2,3)
print(a)

2.tensor相加：

a=t.Tensor([[1,2,3],[1,2,3]])
b=t.Tensor([[1,2,3],[1,2,3]])
print(a.add(b))   #结果保存到新的tensor中
print(a)
print(a.add_(b))   #结果保存到a中，也可以重新赋值给辛tensor
print(a)

3.将tensor转换成list：

a=t.Tensor([[1,2,3],[1,2,3]])
print(a)
print(a.tolist())

4.计算tensor中元素个数：
 

a=t.Tensor([[1,2,3],[1,2,3]])
print(a.numel())

5.常用tensor初始化：

print(t.ones(2,3))   #二行三列的1
print(t.arange(1,6,2))   #整数等差数列，范围1到6，公差2
print(t.linspace(1,10,3))   #小数等差数列，范围1到10，公差3
print(t.randn(2,3))   #标准正态分布中随机抽取两行三列的值
print(t.randperm(5))   #长度为5的随机排列

6.使用调整tensor形状（调整后辛tensor共用一个内存，任何一个值改变另一个都会改变）：

a=t.arange(0,6)   
b=a.view(2,3)   #将a调整为两行三列
print(a)
print(b)
a.add_(a)   #将a加本身，再保存到a中
print(a)
print(b)   #注意a的值改了b的值也改了