Q1:什么是神经网络?

Q2:torch vs numpy

莫烦pytorch学习笔记(一)——torch or numpy_数字处理

Numpy:NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高 效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。专为进行严格的数字处理而产生。  

Q3:numpy和Torch的转换

莫烦pytorch学习笔记(一)——torch or numpy_嵌套_02

Q3 torch中的数学运算

torch中的tensor运算和numpy的array运算很相似,具体参看下面的代码

1 import torch
2 import numpy as np
3
4 data=[-1,-2,1,2]
5 tensor=torch.FloatTensor(data)# 转换成32位浮点 tensor
6 print(
7 '\nabs',
8 '\nnumpy',np.abs(data),# [1 2 1 2]
9 '\ntorch',torch.abs(tensor) # torch tensor([1., 2., 1., 2.])
10 )
11 print(
12 '\nsin',
13 '\nnumpy:',np.sin(data), # [-0.84147098 -0.90929743 0.84147098 0.90929743]
14 '\ntorch:',torch.sin(tensor)# [-0.8415 -0.9093 0.8415 0.9093]
15 )
16 print(
17 '\nmean',
18 '\nnumpy',np.mean(data),
19 '\ntorch',torch.mean(tensor)
20 )

莫烦pytorch学习笔记(一)——torch or numpy_数字处理_03

当然还有其他各种运算,自己去尝试吧。

 Q4:2.2 numpy和torch的矩阵乘法还是有点不同的,下面将对其区别进行展示:

import torch
import numpy as np
data=[[1,2],[3,4]]
tensor=torch.FloatTensor(data)
print(
'\nnumpy',np.matmul(data,data), # [[7, 10], [15, 22]]
'\ntorch',torch.mm(tensor,tensor)# [[7, 10], [15, 22]]
)
data=np.array(data)
print(
'\nnumpy',data.dot(data), # [[7, 10], [15, 22]] 在numpy 中可行,进行的是叉乘
#'\ntorch: ', tensor.dot(tensor) # 报错

)

莫烦pytorch学习笔记(一)——torch or numpy_python_04

 

作者:你的雷哥

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