【tensor简介】
在Paddle中,paddle.Tensor是存储和变换数据的主要工具。
Tensor与Numpy的多维数组非常相似。
Tensor还提供了GPU计算和自动求梯度等更多功能,这些使Tensor更适合深度学习。
【创建Tensor】
可以调用paddle.Tensor()类创建一个Tensor
1.用numpy数组创建Tensor
import paddle
import numpy as np
a=np.array([1,2,3])
a=paddle.Tensor(a)
a
2.用paddle.rand()方法创建随机Tensor
import paddle
a=paddle.rand((2,3))
a
paddle.rand()会生成一个随机向量,传入的一个元组参数会作为向量的形状,可以用dtype参数指定元素类型
3.用paddle.arange()方法生成Tensor
这种方法类似于numpy.arange(),会生成一个等差数列向量
import paddle
a=paddle.arange(1,7)
a
4.用paddle.zeros()方法生成一个全0的Tensor
import paddle
a=paddle.zeros((3,2))
a
同理,paddle.ones会生成要给全1的向量
【Tensor的属性】
Tensor 是一个类似于 NumPy 数组的多维数组,但它还具有其他属性和方法。Tensor 的一些重要属性包括:
1.ndim
维度
import paddle
a=paddle.reshape(paddle.arange(1,7),(3,2))
print(a)
print(a.ndim)
2.shape
向量的形状
print(a.shape)
3.dtype
向量的元素类型
print(a.dtype)
4.place
存放Tensor的设备,在paddle中,可以决定使用CPU还是GPU来计算向量
print(a.place)
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。