Tensor oluşturma

Tensor, torch.tensor() ile listeden oluşturulur.

Tensör oluşturma

NumPy'daki fonksiyonların çoğunun PyTorch karşılığı vardır:

torch.zeros(2, 3)              # sıfırlar
torch.ones(4)                  # birler
torch.full((2, 2), 7.0)        # sabit değer
torch.arange(0, 10, 2)         # tensor([0, 2, 4, 6, 8])
torch.linspace(0, 1, 5)        # 5 eşit aralıklı değer
torch.eye(3)                   # birim matris

Boyutlar ayrı argümanlar (zeros(2, 3)) ya da demet (zeros((2, 3))) olarak verilebilir.

Rastgele tensörler ve tohum

Ağırlık başlatma ve veri karıştırma için rastgele tensörler kullanılır. torch.manual_seed sonuçları tekrarlanabilir yapar:

torch.manual_seed(0)
a = torch.rand(3)        # [0, 1) düzgün
b = torch.randn(2, 2)    # standart normal
torch.manual_seed(0)
print(torch.equal(a, torch.rand(3)))   # True: aynı tohum, aynı sayılar

_like sürümleri başka bir tensörün şekil ve türünü kopyalar: torch.zeros_like(x).

Uygulama Tensör fabrikası

torch.arange(6)'yı 2×3 matrise çevirip tolist() ile yazdır. torch.full((2, 2), 5) tensörünün toplamını item() ile yazdır. Ardından tohum 0 ile iki kez üretilen torch.rand(4) tensörlerinin eşit olduğunu torch.equal ile yazdır.

Örnek çözümü göster

import torch

print(torch.arange(6).reshape(2, 3).tolist())
print(torch.full((2, 2), 5).sum().item())
torch.manual_seed(0)
a = torch.rand(4)
torch.manual_seed(0)
print(torch.equal(a, torch.rand(4)))

Kendini test et

<code>torch.arange(1, 8, 3).tolist()</code> neyi verir?
- [3, 6]
- [1, 4, 7]
- [1, 4]
- [1, 3, 5, 7]
Cevabı göster

[1, 4, 7] — Bitiş (8) hariç; 1'den başlayıp üçer artar.
Başka bir tensörle aynı şekilde sıfır tensörü üret.
```
z = torch.____(x)
```
Cevabı göster
```
z = torch.zeros_like(x)
```
Fonksiyonları eşleştir.

torch.rand

Düzgün [0, 1)
torch.randn

Standart normal
torch.eye

Birim matris
torch.manual_seed

Tekrarlanabilirlik

Sıradaki ders: Tensor özellikleri

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler