pytorch学习（一）numpy与torch对比

torch类似于numpy，可以理解为pytorch框架下的numpy，因此很多numpy的运算适用于torch
1、numpy可以转化为torch，torch也可以转化为numpy

import torch
import numpy as np

np_data = np.arange(6).reshape((2, 3))
torch_data = torch.from_numpy(np_data)
torch2array = torch.numpy(torch_data)
print(
		'\nnp_data', np_data,
		'\ntorch_data', torch_data,
		'\ntorch2array', torch2array,
		)

此时输出为

np_data [[0, 1, 2],
		[3, 4, 5]]
torch_data 
0	1	2
3	4	5
torch2array [[0, 1, 2],
			[3, 4, 5]]

2、torch的各种运算符号
运算可以参考官网的英文文档
1）绝对值 # abs

torch.abs()

2)均值 # mean

torch.mean()

3）矩阵运算
矩阵相乘

# numpy的矩阵相乘为
np.matmul(data, data)
data.dot(data)
# torch的矩阵相乘为
torch.mm(tensor, tensor)
tensor.dot(tensor) # 则对矩阵元素对应相乘后相加