关于pytorch中@和*的用处

内容导读

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内容图文

                    import
                     torch
d = 2
n=50
X = torch.randn(n,d)
true_w = torch.tensor([[-1.0],[2.0]])
y = X @ true_w + torch.randn(n,1)*0.1
print(X.shape)
print(y.shape)
print(true_w.shape)

torch.Size([50, 2])
torch.Size([50, 1])
torch.Size([2, 1])

x = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
y = torch.tensor([[2,1],[4,3]])
c = x*y
print("x_shape",x.shape)
print("y_shape",y.shape)
print("c_shape",c.shape)
print(c)

x_shape torch.Size([2, 2])
y_shape torch.Size([2, 2])
c_shape torch.Size([2, 2])
tensor([[ 2,  2],
        [12, 12]])

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的关于pytorch中@和*的用处全部内容，希望文章能够帮你解决关于pytorch中@和*的用处所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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