Pytorch20天卷友day11，如何高效操作张量结构？

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系统教程20天掌握Pytorch+近期和中商、会商进行一个小打卡活动，20天Pytorch，今天是第11天。欢迎一键三连。后面可能会考虑加速，开学前刷完。文章目录+一、创建张量+二

系统教程20天拿下Pytorch​ 最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第11天。欢迎一键三连。 后面可能会考虑加速，开学前刷完。

文章目录

• ​​一、创建张量​​
• ​​二、索引切片​​
• ​​三、维度变换​​
• ​​四、合并分割​​
• ​​总结​​

• ​​创建张量​​
• ​​索引切片​​
• ​​维度变换​​
• ​​合并分割​​

Pytorch的低阶API主要包括张量操作，动态计算图和自动微分。

如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是。

在低阶API层次上，可以把Pytorch当做一个增强版的numpy来使用。

Pytorch提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。

前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。