pytorch深度学习100例

PyTorch是深度学习领域最受欢迎的框架之一，其易用性和灵活性使得它成为开发人员首选的框架之一。在本文中，我们将介绍100个PyTorch深度学习示例，这些示例涵盖了从图像分类到自然语言处理的各个方面。每个示例都包含基本代码和说明，可帮助你快速入门PyTorch。

1. 如何创建张量? 在PyTorch中，可以使用torch.Tensor方法创建张量。张量在PyTorch中是一种多维数组结构，可以包含数字、字符串等各种数据类型。

   import torch
   x = torch.Tensor(2, 3) # 创建一个2x3的张量
   print(x)
   

   输出：

   tensor([[-4.6283e+01,  4.5633e-41, -4.6283e+01],
           [ 4.5633e-41, -1.4132e-34,  4.5633e-41]])
   

2. 如何将NumPy数组转换为张量? 可以使用torch.from_numpy方法将NumPy数组转换为PyTorch张量。

   import numpy as np
   import torch
   x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   y = torch.from_numpy(x)
   print(y)
   

   输出：

   tensor([[ 1,  2],
           [ 3,  4]])
   

3. 如何将张量转换为NumPy数组? 可以使用tensor.numpy方法将PyTorch张量转换为NumPy数组。

   import numpy as np
   import torch
   x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
   y = x.numpy()
   print(y)
   

   输出：

   [[1 2]
    [3 4]]
   

4. 如何进行张量的加法运算? 在PyTorch中，可以使用加法运算符(+)或torch.add方法进行张量加法运算。

   import torch
   x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
   y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
   z = x + y
   print(z)
   # 或