根据提供资料练习pytorch中tensor基础运算与变换。需要提供实验代码，注释代码含义并附上实验结果

好的，以下是关于PyTorch中Tensor的基础运算与变换的练习内容、实验代码以及对代码含义的详细解释，并展示了部分预期的结果。 ### PyTorch Tensor 基础运算与转换 #### 一、创建张量 - 使用`torch.tensor()`可以直接从数据列表生成指定类型的张量； - `torch.randn()`, `torch.zeros()`, 和 `torch.ones()`分别用于构造随机初始化、全0和全1的张量；此外还有更多函数如`empty`,`arange`等可以根据需求构建特定形式的数据结构。 ```python import torch # 创建简单的二维浮点型tensor data = [[1., -1.], [1., -1.]] x_data = torch.tensor(data) # 构造形状为 (2,3), 元素服从标准正态分布 N(0,1) 的 tensor rand_tensor = torch.randn(2, 3) print(f"直接由数据创建:\n {x_data} \n") print(f"随机数张量: \n {rand_tensor}") ``` #### 二、属性查看每个张量都有其固有的尺寸大小(shape)，所含元素总数(numel()), 数据类型(dtype)，所在设备(cpu/gpu)(device). 下面的例子展示如何获取这些信息： ```python # 获取张量的相关属性值 tensor_attri = rand_tensor.shape, rand_tensor.numel(), \ rand_tensor.dtype, rand_tensor.device print(f"shape={tensor_attri[0]}, numel={tensor_attri[1]},"\ f"dtype={tensor_attri[2]}, device={tensor_attri[3]}\n") ``` #### 三、索引与切片操作支持Python式的切片语法来选取张量子集。同时也能通过布尔掩码访问满足条件的位置元素. ```python # 索引第一个样本的所有特征列 first_row = x_data[0,:] # 切出前两行作为新的子矩阵 submatrix = x_data[:2] # 只选择正值项 positive_masked_values = submatrix[submatrix > 0] print(f"x_data的第一行:{first_row}\n" f"x_data取前两行得到的新矩阵\n{submatrix}\n" f"新矩阵中大于零的部分为\n{positive_masked_values}\n") ``` #### 四、基本算术运算及广播机制能够像NumPy那样轻松完成加减乘除四则混合计算任务，而且自动应用了高效的broadcasting规则处理维度匹配的问题. ```python y_data = torch.rand_like(x_data) z_data=x_data+y_data # 对应位置相加形成第三个矩阵 print("原矩阵A:") print(x_data) print("\n另一个同规模的随机矩阵B:") print(y_data) print('\nx+y等于') print(z_data) ``` #### 实验结果样例: 由于每次运行都会因为涉及到了随机性的因素而有所不同，因此这里只给出一种可能的情形供参考理解： ``` 直接由数据创建: tensor([[ 1., -1.], [ 1., -1.]]) 随机数张量: tensor([[-0.5496, 1.7876, -0.5282], [-0.1550, 1.2368, 0.9131]]) ... ``` 上述代码块只是简单示例，在实际应用场景里您可以进一步探索更多高级功能比如转置(transpose)，堆叠(stack/unstack)，展平(flatten)/重塑(view/reshape)...等等。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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