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96SEO 2026-02-20 05:26 0
在机器学习和深度学习中张量Tensor是核心的数据结构。
了解和掌握张量的操作是学习
和构建神经网络模型的必要基础。
张量可以表示从标量到高维数组的数据结构它在
张量是一个数组的通用化可以表示标量0维、向量1维、矩阵2维及更高维的数组。
通俗来说张量是一种多维数据结构其本质上是一个多维数组。
GPU。
步幅stride步幅表示连续两个元素在各个维度上的步进距离。
可以通过多种方式创建张量包括从已有数据创建、使用随机数生成和从其他张量创建。
提供强大的自动微分功能称为Autograd。
它可以自动计算张量的梯度适用于优化和训练神经网络。
在某些情况下比如模型评估或推理时需要停止梯度传播以提高性能并节省内存。
torch.cuda.is_available():tensor
tensor.to(cuda)print(tensor.device)
torch.sparse_coo_tensor(indices,
b.gradw.grad.zero_()b.grad.zero_()print(fw:
torch.optim.SGD(model.parameters(),
y_train)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()print(list(model.parameters()))
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