From 592aa6d3dcc4f8802b4151f848628d4c58241412 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: tardc Date: Mon, 28 Apr 2025 14:42:35 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Update=20=E9=99=84=E5=BD=95A.PyTorch=E7=AE=80?= =?UTF-8?q?=E4=BB=8B.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- cn-Book/附录A.PyTorch简介.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/cn-Book/附录A.PyTorch简介.md b/cn-Book/附录A.PyTorch简介.md index 96ef9be..6ecd85b 100644 --- a/cn-Book/附录A.PyTorch简介.md +++ b/cn-Book/附录A.PyTorch简介.md @@ -229,7 +229,7 @@ PyTorch 张量与 NumPy 数组类似，但具有一些对深度学习来说很 > > **PyTorch 拥有类似 NumPy 的 API** > -> 正如接下来的章节所示，PyTorch 在其张量运算中采用了大部分 NumPy 数组 API 和语法。果你不熟悉 NumPy ，可以通过我的文章《Python 科学计算：NumPy 和 Matplotlib 简介》（https://sebastianraschka.com/blog/2020/numpy-intro.html）快速了解最相关的概念。 +> 正如接下来的章节所示，PyTorch 在其张量运算中采用了大部分 NumPy 数组 API 和语法。如果你不熟悉 NumPy ，可以通过我的文章《Python 科学计算：NumPy 和 Matplotlib 简介》（https://sebastianraschka.com/blog/2020/numpy-intro.html）快速了解最相关的概念。 接下来的小节将介绍 PyTorch 张量库的基本操作，展示如何创建简单的张量以及一些基本操作。