linux重启命令,胡芯宇,忠诚与背叛观后感
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torch.floattensor:用于生成数据类型为浮点型的tensor，参数可以是一个列表，也可以是一个维度。
我要评论import torch
a = torch.floattensor(3,4) # 3行4列
a = torch.floattensor([2,3,4,5]) # 一个列表
torch.inttensor:用于生成数据类型为整型的tensor，参数可以是一个列表，也可以是一个维度。
a = torch.inttensor(3,4) # 3行4列
a = torch.inttensor([3,4,5,6]) # 一个列表
torch.rand:用于生成数据类型为浮点型且维度指定的tensor，与numpy的numpy.rand相似，随机生成的浮点数据在0-1区间均匀分布
a = torch.rand(2,3)
torch.randn:用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机tensor，与numpy的numpy.randn相似，随机生成的浮点数的取值满足均值为0，方差为1的正太分布。
a = torch.randn(2,2)
torch.range:用于生成数据类型为浮点型的且自定义取值范围的tensor，参数有三个：起始值、结束值、步长
a = torch.range(1,20,1)
torch.zeros:用于生成数据类型为浮点型且维度指定的tensor，元素全为0
a = torch.zeros(1,1)
torch.abs(a):各项参数的绝对值
torch.add(a,b):求和
torch.clamp(a,b,c):对输入的参数按照自定义范围进行裁剪，参数有3个：裁剪对象、裁剪的上、下界。（将区间里面的东西减掉）
torch.div(a,b):求商
torch.mul(a,b):求积（不一定是矩阵）
torch.pow(a,b):求幂
torch.mm(a,b)：求积（按矩阵和矩阵之间的规则做）
torch.mv(a,b):求积（按矩阵和向量之间的规则做）
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python求numpy中array按列非零元素的平均值案例
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