摘要：
输入 import torch import numpy as np #奇异值分解：把一个矩阵拆成3个矩阵 a = torch.tensor([[1.,2.],[3.,4.],[5.,6.]]) b = np.array([[1.,2.],[3.,4.],[5.,6.]]) #3*2:3*2,2*2 阅读全文
posted @ 2020-07-23 21:43
前尘•昨夜•此刻
阅读(522)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1对角矩阵 输入 import torch import numpy as np #numpy实现 a = np.diag([5,6,7]) print(a) #torch实现 b = torch.diag(torch.tensor([5,6,7])) print(b) 输出 [[5 0 0] [0 阅读全文
posted @ 2020-07-22 21:15
前尘•昨夜•此刻
阅读(247)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1矩阵的四则运算 输入 import torch a = torch.arange(6).reshape(2,3) b = torch.arange(1,3).reshape(2,1) #将行向量转化为列向量便于广播 print(a)print(b)print(a+b) #对应位置的元素性加(减法同 阅读全文
posted @ 2020-07-22 20:29
前尘•昨夜•此刻
阅读(346)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1最小二乘法 输入： import numpy as np x = np.array([[2],[5],[4]]) w = 5 y = w*x print(x) print(y) print('_______________________________') print(np.linalg.inv 阅读全文
posted @ 2020-07-22 16:49
前尘•昨夜•此刻
阅读(471)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
输入 1 import torch 2 3 a = torch.randn([2,3,2]) #生成2组3x2的随机矩阵 4 print(a) 5 b=a.reshape(3,4) #转化为1组3x4列的 6 print(b) 7 print("___________________________ 阅读全文
posted @ 2020-07-20 20:30
前尘•昨夜•此刻
阅读(300)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
输入 1 import numpy as np 2 import torch 3 4 a = np.array([[1,2],[3,4]]) 5 print(a.shape,np.shape(a),a.dtype) 6 print('@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 阅读全文
posted @ 2020-07-20 20:01
前尘•昨夜•此刻
阅读(215)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
输入 1 import numpy as np 2 import torch 3 4 #numpy求法 5 a = np.array([[1,4,7],[2,5,8,],[3,6,0]]) 6 print(np.linalg.det(a)) 7 8 #torch求法 9 b = torch.tens 阅读全文
posted @ 2020-07-20 19:34
前尘•昨夜•此刻
阅读(275)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
输入 1 import numpy as np 2 import torch 3 4 #numpy创建 5 a = np.arange(1,12,2).reshape([2,3]) #生成一个由1到12之间的数组成的步长为2的2x3矩阵 6 print(a) 7 b=a.T #对a进行转置 8 pr 阅读全文
posted @ 2020-07-20 19:23
前尘•昨夜•此刻
阅读(282)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号