深度学习2：从零开始掌握PyTorch：数据操作不再是难题
文章目录
- 一、导读
- 二、张量的定义与基本操作
- 三、广播机制
- 四、索引与切片
- 五、内存管理
- 六、与其他Python对象的转换
本文是经过严格查阅相关权威文献和资料，形成的专业的可靠的内容。全文数据都有据可依，可回溯。特别申明：数据和资料已获得授权。本文内容，不涉及任何偏颇观点，用中立态度客观事实描述事情本身
一、导读
在深度学习的广阔天地里，数据操作是每一位AI算法工程师必须掌握的基本技能。今天我们将通过PyTorch这一流行的深度学习框架，深入探讨数据操作的核心内容，包括张量的定义、基本操作、广播机制、索引与切片、内存管理，以及与其他Python对象的转换。希望借助这篇文章，你能对深度学习的数据操作有更深入的认知，在实际项目里运用得更得心应手。
二、张量的定义与基本操作
张量是深度学习中用于存储和操作数据的基本单位，它是一个n维数组。在PyTorch中，张量类名为torch.Tensor，与NumPy的ndarray类似，但支持GPU加速计算和自动微分，更适合深度学习应用。
1. 张量的创建
我们可以通过多种方式