在 Pytorch 中创建张量

原文:https://www.geeksforgeeks.org/creating-a-tensor-in-pytorch/

所有的深度学习都是对张量的计算，张量是一个矩阵的推广，可以在超过 2 个维度上索引。张量可以用 torch.tensor()函数从 Python 列表中创建。

要用 Pytorch 创建张量，我们可以简单地使用张量()方法:

语法:

torch.tensor(Data)

例:

蟒 3

import torch

V_data = [1, 2, 3, 4]
V = torch.tensor(V_data)
print(V)

输出:

tensor([1, 2, 3, 4])

要创建矩阵，我们可以使用:

import torch

M_data = [[1., 2., 3.], [4, 5, 6]]
M = torch.tensor(M_data)
print(M)

输出:

tensor([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.]])

要创建三维张量，您可以使用以下代码模板:

import torch

T_data = [[[1., 2.], [3., 4.]],
          [[5., 6.], [7., 8.]]]
T = torch.tensor(T_data)
print(T)