Livro de receitas de aprendizagem automática com Python, 2ª edição

Capítulo 20. Tensores com PyTorch

Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: [e-mail]

20.0 Introdução

Tal como o NumPy é uma ferramenta fundamental para a manipulação de dados na pilha de aprendizagem automática, o PyTorch é uma ferramenta fundamental para trabalhar com tensores na pilha de aprendizagem profunda. Antes de avançarmos para a aprendizagem profunda propriamente dita, devemos familiarizar-nos com os tensores PyTorch e criar muitas operações análogas às realizadas com o NumPy no Capítulo 1.

Embora o PyTorch seja apenas uma das várias bibliotecas de aprendizagem profunda, é muito popular tanto no meio académico como na indústria. Os tensores do PyTorch são muito semelhantes aos arrays do NumPy. No entanto, também nos permitem realizar operações de tensores em GPUs (hardware especializado para aprendizagem profunda). Neste capítulo, vamos familiarizar-nos com os conceitos básicos dos tensores PyTorch e muitas operações comuns de baixo nível.

20.1 Criar um Tensor

Problema

Tu precisas de criar um tensor.

Solução

Utiliza o PyTorch para criar um tensor:

# Load library
import torch

# Create a vector as a row
tensor_row = torch.tensor([1, 2, 3])

# Create a vector as a column
tensor_column = torch.tensor(
    [
        [1],
        [2],
        [3]
    ]
)

Debate

A principal estrutura de dados do PyTorch é um tensor e, em muitos aspectos, os tensores são exatamente como as matrizes multidimensionais do NumPy usadas no Capítulo 1. Assim ...