合集-Pytorch

摘要：Tensor使用 序列 a = torch.arange(0, 11,3) # tensor([0,3,6,9]) 等间隔数字 a = torch.linspace(0, 11,3) # tensor([2.00, 4.66, 7.33, 10.00]) 序列打乱 a = torch.randper 阅读全文

摘要：Tensor中的矩阵分解 常见的矩阵分解： LU分解：将矩阵A分解成L(下三角）矩阵和U(上三角）矩阵的乘积 QR分解：将原矩阵分解成一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积: EVD分解：特征值分解 SVD分解：奇异值分解 EVD特征值分解 特征值分解是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积 阅读全文

摘要：张量剪裁 a = torch.rand(3 ,4) * 10 #范围在0~10的3*4张量 a = a.clamp(2, 5) #2 <= a <= 5 Tensor的索引与数据筛选 torch.where(condition, x, y) 按照条件从x和y中选出满足条件的元素组成新的tensor 阅读全文