Numpy

隨機矩陣： np.random.randn(d0,d1,d2,...)

矩陣大小與形狀： np.ndarray.size 與 np.dnarray.shape

Pytorch

隨機矩陣： torch.randn(d0,...)

新增維度： tensor.unsqueeze(0)

壓縮維度: tensor.squeeze(0)

按維度拼接tensor： torch.cat(inputs,dim=0,...)

維度堆疊： torch.stack(inputs,dim=0)

張量排序索引： tensor.sort(descending=True) 返回一個tensor為排序後的tensor， 一個為index_tensor

矩陣元素夾逼： tensor.clamp()

矩陣切割: torch.chunk(tensor,chunks,dim)

矩陣複製: torch.repeat(*size)

生成零矩陣： torch.torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)

生產同形狀的隨機矩陣:x = torch.randn_like(x,dtype=torch.float)

矩陣中函式名以'_'結尾的，如:y.add_(x)，運算結束後會改變y本身

以上這篇Numpy與Pytorch 矩陣操作方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。