Функції Створення Тензорів
Аналогічно до NumPy, PyTorch також надає кілька вбудованих функцій для безпосереднього створення тензорів. Ці функції допомагають ініціалізувати заповнювачі даних і генерувати структуровані або користувацькі тензори.
Тензори з нулями та одиницями
Для створення тензора, заповненого нулями, використовуйте torch.zeros(). Аргументи визначають розмір кожного виміру, а їх кількість відповідає кількості вимірів:
123import torch tensor = torch.zeros(4, 2) print(tensor)
Це корисно для ініціалізації зсувів або заповнювачів, де початкові значення встановлюються на нуль. Аналогічно, використовуйте torch.ones() для створення тензора, заповненого одиницями:
123import torch tensor = torch.ones(3, 3) print(tensor)
Це може бути особливо корисно для ініціалізації ваг, зсувних членів або виконання операцій, де тензор з одиницями виступає нейтральним елементом чи певним множником у математичних обчисленнях.
Arange та Linspace
Аналогічно до numpy.arange(), функція torch.arange() генерує послідовність значень із заданим кроком:
123import torch tensor = torch.arange(0, 10, step=2) print(tensor)
Успішно створено тензор зі значеннями від 0 до 10 невключно з кроком 2. Для створення рівновіддалених значень між початковою та кінцевою точками використовуйте torch.linspace():
123import torch tensor = torch.linspace(0, 1, steps=5) print(tensor)
Це генерує тензор з 5 рівновіддаленими значеннями між 0 та 1 включно.
Тензор із форми
Можна створювати тензори з певною формою, використовуючи варіанти функцій створення з суфіксом "like". Вони створюють тензори з такою ж формою, як у наявного тензора:
123456import torch x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) zeros_tensor = torch.zeros_like(x) ones_tensor = torch.ones_like(x) print(f"Tensor of zeros: {zeros_tensor}") print(f"Tensor of ones: {ones_tensor}")
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 5
Функції Створення Тензорів
Свайпніть щоб показати меню
Аналогічно до NumPy, PyTorch також надає кілька вбудованих функцій для безпосереднього створення тензорів. Ці функції допомагають ініціалізувати заповнювачі даних і генерувати структуровані або користувацькі тензори.
Тензори з нулями та одиницями
Для створення тензора, заповненого нулями, використовуйте torch.zeros(). Аргументи визначають розмір кожного виміру, а їх кількість відповідає кількості вимірів:
123import torch tensor = torch.zeros(4, 2) print(tensor)
Це корисно для ініціалізації зсувів або заповнювачів, де початкові значення встановлюються на нуль. Аналогічно, використовуйте torch.ones() для створення тензора, заповненого одиницями:
123import torch tensor = torch.ones(3, 3) print(tensor)
Це може бути особливо корисно для ініціалізації ваг, зсувних членів або виконання операцій, де тензор з одиницями виступає нейтральним елементом чи певним множником у математичних обчисленнях.
Arange та Linspace
Аналогічно до numpy.arange(), функція torch.arange() генерує послідовність значень із заданим кроком:
123import torch tensor = torch.arange(0, 10, step=2) print(tensor)
Успішно створено тензор зі значеннями від 0 до 10 невключно з кроком 2. Для створення рівновіддалених значень між початковою та кінцевою точками використовуйте torch.linspace():
123import torch tensor = torch.linspace(0, 1, steps=5) print(tensor)
Це генерує тензор з 5 рівновіддаленими значеннями між 0 та 1 включно.
Тензор із форми
Можна створювати тензори з певною формою, використовуючи варіанти функцій створення з суфіксом "like". Вони створюють тензори з такою ж формою, як у наявного тензора:
123456import torch x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) zeros_tensor = torch.zeros_like(x) ones_tensor = torch.ones_like(x) print(f"Tensor of zeros: {zeros_tensor}") print(f"Tensor of ones: {ones_tensor}")
Дякуємо за ваш відгук!