Tensors的一些應用

 1 ‘‘‘
 2 Tensors和numpy中的ndarrays較為相似, 因此Tensor也能夠使用GPU來加速運算
 3 ‘‘‘
 4 # from _future_ import print_function
 5 import torch
 6 x = torch.Tensor(5, 3)        # 構造一個未初始化的5*3的矩陣
 7 
 8 x2 = torch.rand(5, 3)         # 構造一個隨機初始化的矩陣 the same as
 9 
10 # print(x.size())              # torch.Size([5, 3])
 

11 y = torch.rand(5, 3)
12 
13 # x+y 
14 # method 1
15 print(torch.add(x, y))
16 # 輸出tensor
17 result = torch.Tensor(5, 3)
18 
19 # method 2
20 print(torch.add(x, y, out=result))    # the same as the above one
21 # print(result)                   result=torch.add(x, y, out=result)
22 
23 # method 3
24
 
 print(y.add_(x))                 # 任何可以改變tensor內容的操作都會在方法名後加一個下劃線‘_‘，例如：x.copy_(y), x.t_(), 這倆都會改變x的值。
25 # print(y)                       y=y.add_(x)
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27 # print(x[:, 1])                        # 這一操作會輸出x矩陣的第二列的所有值

PyTorch學習筆記之Tensors 2