Funcions bàsiques importants de PyTorch | Sèrie PyTorch | Setmana-1 |

Bloc

Funcions bàsiques importants de PyTorch | Sèrie PyTorch | Setmana-1 |

Introducció



PyTorch és una biblioteca Python que facilita la creació de models ** d'aprenentatge profund. ** Va ser introduït per Facebook. PyTorch s’utilitza per a diverses aplicacions com el processament del llenguatge natural, la visió per computador, els cotxes autònoms, etc.

El bloc bàsic de PyTorch és Tensors . En paraules simples, un tensor és una matriu de nombres. A la biblioteca NumPy, aquestes matrius s’anomenen nd-array. A PyTorch, el tensor 1d és un vector, el tensor 2d és una matriu, el tensor 3d és un cub i el tensor 4d és un vector cub.



Funcions bàsiques de PyTorch:

  1. Creació i tallat de Tensor -

Importeu el mòdul PyTorch com a torxa d’importació _. _Per crear un tensor n-dimensional, fem servir la funció tensor del mòdul de la torxa, és a dir, torxa.tensor ([elements]).



_Nota: _ A PyTorch, els tensors han de ser simètrics com 3,3. Si els elements tenen forma diferent, el compilador genera una excepció de seqüència.

  • Un tensor només es pot inicialitzar amb números. No pot contenir cap cadena ni cap caràcter.

El tensor només pot tenir dades numèriques.

La tensió d'intialització amb una cadena ofereix una excepció

k = torch.tensor (['snehit'])

ValueError Traceback (última trucada més recent)
dins
1 # El tensor només pot tenir dades numèriques.
2 # Intensió del tensor amb una cadena amb excepció
----> 3 k = torch.tensor (['snehit'])

ValueError: massa dimensions 'str'
Allotjat a Jovian.ml
Veure fitxer

# python3 #pytorch # machine-learning

medium.com

Funcions bàsiques importants de PyTorch | Sèrie PyTorch | Setmana-1 |

Introducció a les funcions PyTorch: PyTorch és una biblioteca Python que facilita la creació de models d’aprenentatge profund. Va ser introduït per Facebook. PyTorch s’utilitza per a diverses aplicacions com el processament del llenguatge natural, la visió per computador, els cotxes autònoms, etc.