随笔分类 - PyTorch
摘要：张量基本运算 说明 张量运算包括算术、线性代数、矩阵操作（转置、索引、切片）、采样等。 这些操作中的每一个都可以在 GPU 上运行（速度通常比在 CPU 上更高）。 如果使用 Colab，转到运行时 > 更改运行时类型 > GPU 来分配 GPU。 默认情况下，张量是在 CPU 上创建的。我们需要使
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摘要：张量及其初始化 介绍 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。 张量类似于NumPy 的ndarray，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。 事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的
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