实验1：Pytorch基本操作

用户6705

2025年11月30日修改

什么是 PyTorch ?

PyTorch是一个python库，它主要提供了两个高级功能：

•
GPU加速的张量计算​

•
构建在反向自动求导系统上的深度神经网络​

1. 定义数据

一般定义数据使用torch.Tensor ， tensor的意思是张量，是数字各种形式的总称​

代码块

import torch​
​
# 可以是一个数​
x = torch.tensor(666)​
print(x)​

输出：tensor(666)

代码块

# 可以是一维数组（向量）​
x = torch.tensor([1,2,3,4,5,6])​
print(x)​

输出：tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])

代码块

# 可以是二维数组（矩阵）​
x = torch.ones(2,3)​
print(x)​

输出：tensor([[1., 1., 1.],

[1., 1., 1.]])

代码块

# 可以是任意维度的数组（张量）​
x = torch.ones(2,3,4)​
print(x)​

输出：

tensor([[[1., 1., 1., 1.],

[1., 1., 1., 1.],

[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],

[1., 1., 1., 1.],

[1., 1., 1., 1.]]])

Tensor支持各种各样类型的数据，包括：

torch.float32, torch.float64, torch.float16, torch.uint8, torch.int8, torch.int16, torch.int32, torch.int64 。这里不过多描述。​

创建Tensor有多种方法，包括：ones, zeros, eye, arange, linspace, rand, randn, normal, uniform, randperm, 使用的时候可以在线搜，下面主要通过代码展示。​

代码块

# 创建一个空张量​
x = torch.empty(5,3)​
print(x)​

输出：

tensor([[1.4178e-36, 0.0000e+00, 4.4842e-44],

[0.0000e+00, nan, 0.0000e+00],

[1.0979e-05, 4.2008e-05, 2.1296e+23],

[1.0386e+21, 4.4160e-05, 1.0742e-05],

[2.6963e+23, 4.2421e-08, 3.4548e-09]])

代码块

# 创建一个随机初始化的张量​
x = torch.rand(5,3)​
print(x)​

实验1：Pytorch基本操作​