2020-10-19 21:48:57

docs/pytorch/05.md

@@ -6,7 +6,7 @@ Torch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的 tensor
 
 当然, 我们对 Numpy 还是爱不释手的, 因为我们太习惯 numpy 的形式了. 不过 torch 看出来我们的喜爱, 他把 torch 做的和 numpy 能很好的兼容. 比如这样就能自由地转换 numpy array 和 torch tensor 了:
 
-```
+```py
 import torch
 import numpy as np
 
@@ -24,7 +24,7 @@ print(
 
 其实 torch 中 tensor 的运算和 numpy array 的如出一辙, 我们就以对比的形式来看. 如果想了解 torch 中其它更多有用的运算符, [API就是你要去的地方](https://www.pytorchtutorial.com/goto/http://pytorch.org/docs/torch.html#math-operations).
 
-```
+```py
 # abs 绝对值计算
 data = [-1, -2, 1, 2]
 tensor = torch.FloatTensor(data)  # 转换成32位浮点 tensor
@@ -51,7 +51,7 @@ print(
 
 除了简单的计算, 矩阵运算才是神经网络中最重要的部分. 所以我们展示下矩阵的乘法. 注意一下包含了一个 numpy 中可行, 但是 torch 中不可行的方式.
 
-```
+```py
 # matrix multiplication 矩阵点乘
 data = [[1,2], [3,4]]
 tensor = torch.FloatTensor(data)  # 转换成32位浮点 tensor