如何通过PyTorch教程掌握Python机器学习中的张量基础？

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目录正文

1.初始化张量

1.1 直接从列表数据初始化 1.2 使用NumPy数组初始化 1.3 从另一个张量初始化 1.4 使用随机值或常量值初始化

2.张量的属性

3.张量运算

3.1 标准的类似NumPy的索引和切片

目录

• 正文
• 1.初始化张量
• 1.1 直接从列表数据初始化
• 1.2 用 NumPy 数组初始化
• 1.3 从另一个张量初始化
• 1.4 使用随机值或常量值初始化
• 2.张量的属性
• 3.张量运算
• 3.1 标准的类似 numpy 的索引和切片：
• 3.2 连接张量
• 3.3 算术运算
• 3.4单元素张量 Single-element tensors
• 3.5 In-place 操作
• 4. 张量和NumPy 桥接
• 4.1 张量到 NumPy 数组
• 4.2 NumPy 数组到张量

正文

张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。