知识点回顾：

随机张量的生成：torch.randn函数
卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）
pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制
ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致

作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可

torch.randn函数

import torch
# 生成标量（0维张量）
scalar = torch.randn(())
print(f"标量: {scalar}, 形状: {scalar.shape}")  
# 生成向量（1维张量）
vector = torch.randn(5)  # 长度为5的向量
print(f"向量: {vector}, 形状: {vector.shape}")  
# 生成矩阵（2维张量）
matrix = torch.randn(3, 4)  # 3行4列的矩阵
print(f"矩阵：{matrix},矩阵形状: {matrix.shape}")  
# 生成3维张量（常用于图像数据的通道、高度、宽度）
tensor_3d = torch.randn(3, 224, 224)  # 3通道，高224，宽224
print(f"3维张量形状: {tensor_3d.shape}")  # 输出: torch.Size([3, 224, 224])
# 生成4维张量（常用于批量图像数据：[batch, channel, height, width]）
tensor_4d = torch.randn(2, 3, 224, 224)  # 批量大小为2，3通道，高224，宽224
print(f"4维张量形状: {tensor_4d.shape}")  # 输出: torch.Size([2, 3, 224, 224])

其他随机函数

x = torch.rand(3, 2)  # 生成3x2的张量
print(f"均匀分布随机数: {x}, 形状: {x.shape}")x = torch.randint(low=0, high=10, size=(3,))  # 生成3个0到9之间的整数
print(f"随机整数: {x}, 形状: {x.shape}")mean = torch.tensor([0.0, 0.0])
std = torch.tensor([1.0, 2.0])
x = torch.normal(mean, std)  # 生成两个正态分布随机数
print(f"正态分布随机数: {x}, 形状: {x.shape}")# 一维张量与二维张量相加
a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 形状: (2, 3)
b = torch.tensor([10, 20, 30])             # 形状: (3,)# 广播后：b被扩展为[[10, 20, 30], [10, 20, 30]]
result = a + b  
result

输出维度测试

import torch
import torch.nn as nn# 生成输入张量 (批量大小, 通道数, 高度, 宽度)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32)  # 例如CIFAR-10图像
print(f"输入尺寸: {input_tensor.shape}")  # 输出: [1, 3, 32, 32]# 1. 卷积层操作
conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,        # 输入通道数out_channels=16,      # 输出通道数（卷积核数量）kernel_size=3,        # 卷积核大小stride=1,             # 步长padding=1             # 填充
)
conv_output = conv1(input_tensor) # 由于 padding=1 且 stride=1，空间尺寸保持不变
print(f"卷积后尺寸: {conv_output.shape}")  # 输出: [1, 16, 32, 32]# 2. 池化层操作 (减小空间尺寸)
pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 创建一个最大池化层
pool_output = pool(conv_output)
print(f"池化后尺寸: {pool_output.shape}")  # 输出: [1, 16, 16, 16]# 3. 将多维张量展平为向量
flattened = pool_output.view(pool_output.size(0), -1)
print(f"展平后尺寸: {flattened.shape}")  # 输出: [1, 4096] (16*16*16=4096)
# 4. 线性层操作
fc1 = nn.Linear(in_features=4096,     # 输入特征数out_features=128      # 输出特征数
)
fc_output = fc1(flattened)
print(f"线性层后尺寸: {fc_output.shape}")  # 输出: [1, 128]# 5. 再经过一个线性层（例如分类器）
fc2 = nn.Linear(128, 10)  # 假设是10分类问题
final_output = fc2(fc_output)
print(f"最终输出尺寸: {final_output.shape}")  # 输出: [1, 10]
print(final_output)# 使用Softmax替代Sigmoid
softmax = nn.Softmax(dim=1)  # 在类别维度上进行Softmax
class_probs = softmax(final_output)
print(f"Softmax输出: {class_probs}")  # 总和为1的概率分布
print(f"Softmax输出总和: {class_probs.sum():.4f}")