Numpy
随机矩阵： np.random.randn(d0, d1, d2, ...)
矩阵大小与形状： np.ndarray.size 与 np.dnarray.shape
Pytorch
随机矩阵： torch.randn(d0, d1, d2, ...)
添加维度： tensor.unsqueeze(0)
压缩维度: tensor.squeeze(0)
按维度拼接tensor： torch.cat(inputs, dim=0, ...)
维度堆叠： torch.stack(inputs, dim=0)
张量排序索引： tensor.sort(descending=True) 返回一个tensor为排序后的tensor， 一个为index_tensor
矩阵元素夹逼： tensor.clamp()
矩阵切割: torch.chunk(tensor, chunks, dim)
矩阵复制: torch.repeat(*size)
生成零矩阵： torch.torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
生产同形状的随机矩阵:x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)
矩阵中函数名以'_'结尾的，如:y.add_(x)，运算结束后会改变y本身
以上这篇Numpy与Pytorch 矩阵操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
Numpy,Pytorch,矩阵
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。