[人工智能]D2L人工智能基础学习

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11/30/2021

数据操作

练习

11/30/2021

数据操作

练习

1. 运行本节中的代码。将本节中的条件语句X == Y更改为X < Y或X > Y，然后看看你可以得到什么样的张量。

X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))
Y = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
print(X)
print(Y)

运行结果

tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
        [ 4.,  5.,  6.,  7.],
        [ 8.,  9., 10., 11.]])
tensor([[2., 1., 4., 3.],
        [1., 2., 3., 4.],
        [4., 3., 2., 1.]])

X==Y

tensor([[False,  True, False,  True],
        [False, False, False, False],
        [False, False, False, False]])

?将X==Y改为X>Y后的结果

tensor([[False, False, False, False],
        [False, False, False, False],
        [False, False, False, False]])

改为X< Y的结果

tensor([[True, True, True, True],
        [True, True, True, True],
        [True, True, True, True]])

?对比== ,<, > 三种情况的输出结果可以得到一个结论 张量中相应项的比较<和=均可以得到true的结果，>则为false。

????????2.用其他形状（例如三维张量）替换广播机制中按元素操作的两个张量。结果是否与预期相同？

a = torch.arange(10).reshape((10, 1))
b = torch.arange(3).reshape((1, 3))
a, b

?生成的张量如下

(tensor([[0],
         [1],
         [2],
         [3],
         [4],
         [5],
         [6],
         [7],
         [8],
         [9]]), tensor([[0, 1, 2]]))

广播机制作用后的结果：预测为将张量a的每一行复制3份形成10行3列没一行元素都相同的张量，将张量b复制10行形成10行3列的张量，并将对应项相加得到结果，符合预期。

tensor([[ 0,  1,  2],
        [ 1,  2,  3],
        [ 2,  3,  4],
        [ 3,  4,  5],
        [ 4,  5,  6],
        [ 5,  6,  7],
        [ 6,  7,  8],
        [ 7,  8,  9],
        [ 8,  9, 10],
        [ 9, 10, 11]])