CLASS torch.Tensornew_tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tenso

創建張量有幾種主要方法，具體取決于您的用例。

要使用預先存在的數據創建張量，請使用torch.tensor()

要創建具有特定大小的張量，請使用torch.* tensor 創建操作。

要創建一個與另一個張量具有相同大小（和類似類型）的張量，請使用torch.*_like 張量創建操作（請參閱creation ops）。

要創建與另一個張量類型相似但大小不同的張量，請使用tensor.new_* 創建操作。

import torch x=torch.Tensor(2,5) print(x) tensor([[4.0728e-11, 1.1704e-19, 1.3563e-19, 1.3563e-19, 4.5071e+16],[2.4755e-12, 4.0956e-11, 1.1704e-19, 1.3563e-19, 1.3563e-19]]) import torch x=torch.Tensor(3,5) print(x.dtype) print(x.type()) torch.float32 torch.FloatTensor

torch.Tensor 是包含單一數據類型元素的多維矩陣。

Torch定義了10種具有CPU和GPU變體的張量類型，如下所示：

import torch x=torch.DoubleTensor(3,5) print(x.dtype) print(x.type()) y=torch.BoolTensor(3,5) print(y.dtype) print(y.type()) torch.float64 torch.DoubleTensor torch.bool torch.BoolTensor

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch随笔-1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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