DataWhale-深入浅出pytorch-Task01

本次报名了深入浅出pytorch的组队学习活动，记录一下。

一.安装pytorch

 由于之前安装过miniconda，再加上笔记本电脑是核显，所以只安装了CPU版本的pytorch，安装过程很顺利，十分钟结束~进入网址---Get Started---Started Locally然后选择对应版本，在Anaconda的终端中激活环境，输入Run This Command中的命令，然后等待安装完成。（CPU的版本torch.cuda.is_available()返回False）

Start Locally | PyTorch 

二.pytorch基础知识（未完待续）

 这一部分主要介绍了“张量”和“自动求导”两部分知识

1.pytorch使用的数据类型——张量（tensor）

标量是0阶tensor、向量是1阶tensor...

2.张量的创建与操作

（1）创建张量

import torch
x = torch.rand(4, 3) #创建一个随机初始化的tensor
print(x)
y= x.new_ones(4, 3, dtype=torch.double) #基于已经存在的x构造一个tensor y ,具有相同的torch.dtype和torch.device
print(y)

输出结果：

 

# 方式1  不改变y的值
print(x + y)
print(y)
# 方式2
print(torch.add(x, y))
# 方式3 原值修改
y.add_(x) 
print(y)

输出结果： 

（2）索引操作 

#和numpy的索引操作类似，但索引出来的结果与原数据共享内存
a = torch.rand(4,3)
# 取第二列
print(a[:, 1]) 

 3、自动求导（未完待续）