本系列文章为“深度之眼” PyTorch 框架班学习笔记。 安装 PyTorch（macOS 操作系统下） pip install torch 查询 PyTorch 版本 import torch print(torch.__version__) # 1.5.0 张量是什么？ 张量是一个多维数组： – 标量是一个 0 维数组； – 向量是一个 1 维数组； – 矩阵是一个 2 维张量。 torch.tensor 有什么功能？ 最重要的功能是可以求导： – data：被转换为 tensor 的

文章目录1. 计算图1.1 动态图1.2 静态图1.3 计算图示例2. 张量的运算2.1 张量的四则运算2.2 对数，指数，幂函数运算2.3 三角函数2.4 变换函数2.5 降维函数2.6 比较函数3. 张量的索引，变换，拼接与拆分3.1 张量的索引3.2 张量的变换3.3 张量的拼接3.4 张量的拆分 1. 计算图 一个深度学习模型是由“计算图”构成的。所谓计算图是一个有向无环图（directed acyclic graph）。数据是这个图的节点（node），运算是这个图的边（edge）。如下