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1月 15, 2021
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2021-01-15 23:40:54
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with
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and
3 deletion
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new/dl-pt-workshop/1.md
new/dl-pt-workshop/1.md
+3
-3
未找到文件。
new/dl-pt-workshop/1.md
浏览文件 @
d3d7a3fe
...
...
@@ -181,7 +181,7 @@ example_2 = torch.randint(low=0, high=2, \
tensor_1 = torch.tensor([0.1,1,0.9,0.7,0.3])
tensor_2 = torch.tensor([[0,0.2,0.4,0.6],[1,0.8,0.6,0.4]])
tensor_3 = torch.tensor([[[0.3,0.6],[1,0]], \
[[0.3,0.6],[0,1]]])
[[0.3,0.6],[0,1]]])
```
如果您的计算机具有可用的 GPU,则可以使用 GPU 语法创建等效张量:
...
...
@@ -189,9 +189,9 @@ example_2 = torch.randint(low=0, high=2, \
```py
tensor_1 = torch.tensor([0.1,1,0.9,0.7,0.3]).cuda()
tensor_2 = torch.tensor([[0,0.2,0.4,0.6], \
[1,0.8,0.6,0.4]]).cuda()
[1,0.8,0.6,0.4]]).cuda()
tensor_3 = torch.tensor([[[0.3,0.6],[1,0]], \
[[0.3,0.6],[0,1]]]).cuda()
[[0.3,0.6],[0,1]]]).cuda()
```
3. Print the shape of each of the tensors using the **shape** property, just as you would do with NumPy arrays:
...
...
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