PyTorch安裝和快速上手

基礎安裝和工具使用

安裝Anaconda3,內置python3.7

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命令終端輸入：jupyter notebook
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Numpy基礎知識

numpy：對數組的快速操作

numpy包核心對象是ndarrary，封裝了相同數據類型的n維數組

numpy中維度叫做軸，軸的個數叫做秩

ndarrary屬性

• ndim：數組軸的個數
• shape：數組的維度
• size：數組元素的總個數
• dtype：數據元素類型

創建數組相關

>>> import numpy as np>>> a = np.array([2,3,4])>>> aarray([2, 3, 4])>>> a.dtypedtype('int32')>>> b = np.array([(1.5,2,3),(4,5,6)])>>> barray([[1.5, 2. , 3. ],[4. , 5. , 6. ]])>>> np.zeros((3,4))array([[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.]])>>> np.ones((2,3,4),dtype=np.int16)array([[[1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1]],[[1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)>>> np.empty((2,3))array([[1.5, 2. , 3. ],[4. , 5. , 6. ]])>>> np.arange(10,30,5)array([10, 15, 20, 25])>>> np.arange(0,2,0.3)array([0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8])>>> from numpy import pi>>> np.linspace(0,2,9)array([0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])>>> x = np.linspace(0,2*pi,100)>>> f = np.sin(x)>>>

數組計算相關

>>> a = np.array([20,30,40,50]) >>> a array([20, 30, 40, 50]) >>> b = np.arange(4) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> c = a-b >>> c array([20, 29, 38, 47]) >>> b**2 array([0, 1, 4, 9], dtype=int32) >>> 10*np.sin(a) array([ 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 , -2.62374854]) >>> a<35 array([ True, True, False, False]) >>> A = np.array([[1,1],[0,1]]) >>> A array([[1, 1],[0, 1]]) >>> A1 = np.array([(1,1),(0,1)]) >>> A1 array([[1, 1],[0, 1]]) >>> B = np.array([[2,0],[3,4]]) >>> B array([[2, 0],[3, 4]]) >>> A*B # 各個元素相乘 array([[2, 0],[0, 4]]) >>> A.dot(B) # 矩陣乘法 array([[5, 4],[3, 4]]) >>> np.dot(A,B) array([[5, 4],[3, 4]]) >>> a = np.random.random((2,3)) >>> a array([[0.16275551, 0.20450117, 0.44300368],[0.9347285 , 0.42850708, 0.40557617]]) >>> a.sum() 2.57907209831029 >>> a.min() 0.16275550842109743 >>> a.max() 0.9347285026461288 >>> a.sum(axis=0) # 豎軸 array([1.09748401, 0.63300825, 0.84857984]) >>> a.sum(axis=1) # 橫軸 array([0.81026035, 1.76881175]) >>>

PyTorch基礎知識

Tensor
PyTorch中的基本對象，意思為張量，表示多維的矩陣，與numpy中的ndarray類似

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch机器学习从入门到实战-CH2的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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