paddle深度学习3 Tensor

【tensor简介】

在Paddle中，paddle.Tensor是存储和变换数据的主要工具。

Tensor与Numpy的多维数组非常相似。

Tensor还提供了GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使Tensor更适合深度学习。

【创建Tensor】

可以调用paddle.Tensor()类创建一个Tensor

1.用numpy数组创建Tensor

import paddle

import numpy as np

a=np.array([1,2,3])

a=paddle.Tensor(a)

a

2.用paddle.rand()方法创建随机Tensor

import paddle

a=paddle.rand((2,3))

a

paddle.rand()会生成一个随机向量，传入的一个元组参数会作为向量的形状，可以用dtype参数指定元素类型

3.用paddle.arange()方法生成Tensor

这种方法类似于numpy.arange()，会生成一个等差数列向量

import paddle

a=paddle.arange(1,7)

a

4.用paddle.zeros()方法生成一个全0的Tensor

import paddle

a=paddle.zeros((3,2))

a

同理，paddle.ones会生成要给全1的向量

【Tensor的属性】

Tensor 是一个类似于 NumPy 数组的多维数组，但它还具有其他属性和方法。Tensor 的一些重要属性包括：

1.ndim

维度

import paddle

a=paddle.reshape(paddle.arange(1,7),(3,2))

print(a)

print(a.ndim)

2.shape

向量的形状

print(a.shape)

3.dtype

向量的元素类型

print(a.dtype)

4.place

存放Tensor的设备，在paddle中，可以决定使用CPU还是GPU来计算向量

print(a.place)