摘要:
torch.mul() 函数功能:逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘。 本操作支持广播,因此 input 和 other 均可以是张量或者数字。 举例如下: >>> import torch >>> a = torch.randn(3) >>> a tensor([-1.7095, 阅读全文
摘要:
理解张量,并将张量与线性代数的知识连接起来,我认为最重要的是理解 tensor 的两个属性:shape 和 ndim 。 ndim 表示张量的维度,一维张量的 ndim 值为 1,二维张量的 ndim 值为 2。 shape 表示张量的形状,它的值是一个列表,列表元素个数与张量的维度相等,每一个元素 阅读全文