Формы, типы данных и индексация
Узнайте форму тензора и получите его срез
«Формы, типы данных и индексация» — бесплатный урок Deep Learning Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Deep Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
Tensors Are Just Numbers in a Grid
A tensor is a box of numbers arranged in rows, columns, or deeper. Everything in deep learning flows through them.
Shape Describes the Layout
The shape tells you how many values sit along each dimension. Read it like dimensions of a box: rows by columns. 📦
Check Shape with .shape
Ask any tensor for its .shape and PyTorch hands you the size of every dimension in order.
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x.shape) # torch.Size([2, 3])Dimensions Count with .ndim
The number of dimensions is the tensor's rank. A scalar is 0, a vector is 1, a matrix is 2, and images go higher.
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(x.ndim) # 2Every Tensor Has a Dtype
The dtype is the kind of number stored, like float32 or int64. It controls precision and which math is allowed.
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print(x.dtype) # torch.float32Float32 Is the Default for Learning
Most networks train in float32 because gradients need decimals. Integers can't hold the tiny fractional updates.
Cast Between Dtypes
Change a tensor's type with .to() or .float(). This is how you match a model's expected precision.
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = x.to(torch.float32)
print(y.dtype) # torch.float32Indexing Grabs One Value
Indexing uses square brackets to pull out a single element by its position, counting from zero.
x = torch.tensor([10, 20, 30])
print(x[0]) # tensor(10)Two Indices for a Matrix
For a 2D tensor, give a row then a column. The order always follows the shape you saw earlier.
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x[1, 2]) # tensor(6)Slicing Takes a Range
Use a colon to grab a whole slice. start:stop keeps everything up to but not including stop.
x = torch.tensor([10, 20, 30, 40])
print(x[1:3]) # tensor([20, 30])Slice Rows and Columns Together
A lone colon means take all of that dimension. This is how you select a whole column across every row.
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(x[:, 0]) # tensor([1, 3])Quick Check
Time to test what shape and indexing really mean.
Recap: Shapes, Dtypes & Indexing
You can now read a tensor's shape, check its dtype, and slice into it. These three skills unlock every tensor operation ahead. 🎉
Часто задаваемые вопросы
Урок «Формы, типы данных и индексация» бесплатный?
Да — полный текст урока «Формы, типы данных и индексация» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Deep Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Формы, типы данных и индексация»?
Узнайте форму тензора и получите его срез Ты практикуешь Deep Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Deep Learning Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Deep Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.
Сколько времени занимает урок «Формы, типы данных и индексация»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Deep Learning Academy?
Да. Каждый урок Deep Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Формы, типы данных и индексация
- Изменение формы, View, Squeeze и Unsqueeze
- Правила broadcasting, которые избавят от циклов
- Тензоры взаимодействуют с NumPy