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https://d2l.ai/chapter_preliminaries/ndarray.html
https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries/ndarray.html
1. 创建
import torch
x = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))
torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
help(torch.tensor) 查询帮助
x = torch.arange(12) # 0~11
x.shape
x.size()
reshape为浅复制，改变它会改变原有的
b = x.reshape((3, 4))
torch.empty(2, 3)
torch.zeros(2, 3, 4)
torch.ones((2, 3, 4))
torch.randn(3, 4) # double
2. 数据索引
x[0]
x[-1]
x[1:3] 包含第一个、第二个
3. 两个Tensor合并
dim 倒着数
torch.cat((X, Y), dim=0) # 纵向，"列"对齐
torch.cat((X, Y), dim=1) # 横向，"行"对齐
4. pytorch和numpy转换
*.numpy() # 转换为numpy数据
torch.tensor(*) # 转换为pytorch格式数据
