deep learning with pytorch——4
1.PyTorch張量是這樣一個存儲的視圖，它能夠通過使用偏移和每個維度的步長來索引到該存儲。 2.多個張量可以索引同一個存儲，即使它們索引到數據中的方式不同。您可以在圖2.4中看到一個示例。當您在最後一個片段中請求點[0]時，您得到的是另一個張量，該張量索引與點張量有相同的存儲，並且具有不同的維度（1D與2D）。底層內存只分配一次，因此可以快速創建數據的可選張量視圖，而不必考慮存儲實例管理的數據
相關文章
- 1. deep learning with pytorch——4
- 2. Deep Learning with PyTorch
- 3. deep learning with pytorch——3
- 4. deep learning with pytorch——2
- 5. deep learning with pytorch-------1
- 6. deep learning with pytorch——ch1
- 7. deep learning with pytorch——5
- 8. deep learning with pytorch——8
- 9. Pytorch教程（Deep-Learning-with-PyTorch）
- 10. Deep Learning with PyTorch 必看教程集(4本)
- 更多相關文章...
- • XSLT
- • XQuery 選擇 和 過濾 - XQuery 教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. deep learning with pytorch——4
- 2. Deep Learning with PyTorch
- 3. deep learning with pytorch——3
- 4. deep learning with pytorch——2
- 5. deep learning with pytorch-------1
- 6. deep learning with pytorch——ch1
- 7. deep learning with pytorch——5
- 8. deep learning with pytorch——8
- 9. Pytorch教程（Deep-Learning-with-PyTorch）
- 10. Deep Learning with PyTorch 必看教程集(4本)