# PyTorch 中按维度计算 Sigmoid 函数的实现指南
在深度学习中，Sigmoid 函数是一个常见的激活函数，经常用于二分类问题及其他许多场景。PyTorch 是一个非常强大的深度学习框架，它为我们提供了便捷的工具来实现 Sigmoid 函数。本文将为新手开发者介绍如何按维度计算 Sigmoid 函数，并详细说明每一步骤。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现流程的整体步骤：
原创
2024-09-26 09:00:55
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1.torch.size ()这个函数可以看到变换后的矩阵的维度，用法如下：>>>import torch
>>>a = torch.Tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
>>>a.size()
torch.Size([1, 2, 3])记忆方法：第一层括号有1个元素，第二个括号有两个元素，第三个括号有3个元素
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2023-09-16 16:16:31
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Pytorch 张量维度变化是比较常用和重要的操作，本文主要介绍几种常用的维度变化方法：1. view()方法释义：返回当前张量的视图张量；Pytorch 允许一个 tensor 成为现有 tensor 的一个视图，视图张量与其基础张量共享同样的底层数据。视图张量能够避免明显的数据拷贝，因而能够让我们快速且内存高效地进行张量重塑、切片和逐元素操作。所以可以通过 t.view() 方法来获取 ten
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2023-11-20 02:08:59
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# PyTorch按维度获取：从基础到进阶
PyTorch是一个强大的深度学习框架，其灵活的张量操作使得我们可以轻松地进行各种数学运算。在学习PyTorch时，理解如何按维度获取张量的元素是一个重要的基础。本文将介绍PyTorch按维度获取的基本知识，并通过示例代码进行说明。
## 一、什么是张量？
张量是PyTorch的基本数据结构，其本质上是一个多维数组。张量可以具有不同的维度（或轴），
原创
2024-10-24 04:21:32
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# PyTorch手动计算Sigmoid函数
在深度学习中，Sigmoid函数是一种常用的激活函数。当我们使用PyTorch构建模型时，通常可以直接利用库中提供的现成函数。不过，了解如何手动计算Sigmoid函数对于加深对其工作原理的理解是非常有帮助的。本文将逐步指导你手动计算Sigmoid函数的流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
下面是实现手动计算Sigmoid函数的步骤表。
激活函数层神经网络如果只由卷积运算组成，则无法形成复杂的表达空间，也很难提取出高语义的信息。因此还需要加入非线性的映射，又称为激活函数，可以逼近任意的非线性函数，用来提升整个神经网络的表达能力。常用Sigmoid、ReLU和Softmax函数。Sigmoid函数Sigmoid函数又称为Logistic函数，在机器学习的二分类模型中，常用的逻辑回归就是使用了Sigmoid函【对机器
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2023-09-05 16:42:28
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文章目录前言 ?? 聚合函数? COUNT( ) 查询数据数量? SUM( ) 查询数据总和? AVG( ) 查询数据平均值? MAX( ) 查询数据最大值? MIN( ) 查询数据最小值? 数据分组GROUP BY子句? GROUP BY示例? HAVING语句 前言 ?在MySQL中存在一种查询方式叫做聚合查询; 聚合查询顾名思义就是将一组数据的同种类型进行聚合,那么既然是一组同类型的数据那
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2024-10-21 16:57:22
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简介今天在使用torch中的topk的时候, 对于dim产生了一些疑问. 后面也是找到了规律, 但是还是很困惑他为什么是这么设计的, 即dim与tensor本身的行列是不一致的. 然后就查了一下, 真的找到了一篇很好的文章, 解决了我的困惑, 就想在这里记录一下.我这一篇文章里的所有的动图, 都是来自与下面这篇文章, 写的非常直观.原文链接(十分棒的文章), Understanding dime
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2023-08-25 22:05:33
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解释pytorch的维度理解 PyTorch 中维度的概念 | 文艺数学君x = torch.tensor([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
# 我们可以看到"行"是dim=0, "列"是dim=1
print(x.shape)
>> torch.Size([2, 3])于是, 我们会认为, torch.sum(x, dim=
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2023-10-01 09:14:42
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文章目录view()和reshape()transpose()和permute()contiguous 以后操作基于下述tensor。import torch
a=torch.rand(2,2,2)
print(a)view()和reshape()这两个功能很简单，就是把原来的tensor拍扁，变成8个数，然后按照你给定的形状恢复出来。问题， 怎么拍扁，就是把第二维里面数依次取出来，比如上面的就
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2024-03-03 10:53:25
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## PyTorch中的Sigmoid函数详解
### 引言
Sigmoid函数是一种常用的激活函数，主要用于将输入的值映射到0和1之间。在PyTorch中，可以使用torch.sigmoid()函数来实现Sigmoid函数的计算。本文将详细介绍PyTorch中的Sigmoid函数的原理、用法以及代码示例。
### Sigmoid函数的定义
Sigmoid函数可以将任意实数映射到一个介于0
原创
2023-09-07 06:41:01
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张量的维度和形变张量作为一组数的结构化表示，也同样拥有维度的概念。简便理解：向量就是一维的数组，而矩阵是二维的数组，以此类推，在张量中我们还可以定义更高维度的数组。张量的高维数组和numpy中高维array概念类似。记住：文章中提到的，t1为一维张量，t2为二维张量，t3为零维张量，t4为三维张量。1、创建一维、二维、零维、高维张量1.1 用简单序列创建一维张量#用一维列表序列创建一维张量
t1
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2024-05-09 16:05:07
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深度学习初探/02-Pytorch知识/04-Tensor维度变换一、重塑两者完全一致，reshape是pytorch为了保持与numpy的一致性而出现的缺陷：可能会破坏原有数据# 随机生成4幅MNIST数据集标准的手写数字图像
a = torch.rand(4, 1, 28, 28)
# 调用numpy的prod函数，打印a的实际大小（各个维度的乘积）
print(np.prod(a.size(
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2023-10-18 21:14:09
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1 contiguousTensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致。1.1 tensor的存储 Tensor多维数组底层实现是使用一块连续内存的1维数组，Tensor在元信息里保存了多维数组的形状。 &nb
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2023-11-06 20:41:25
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PyTorch 中对 tensor 的很多操作如 sum、softmax 等都可以设置 dim 参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 PyTorch 中的 dim 操作。首先看一下这个图，图中给出了维度标号，注意区分正负，从左往右数，括号代表的维度分别是 0 和 1 和 2，从右往
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2023-09-23 21:29:14
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本篇pytorch的维度变换进行展示，包含：view/reshapesqueeze/unsqueezeexpand/repeattranspose/t/permutebroadcast使用方法和含义均在代码的批注中给出，因为有较多的输出，所以设置输出内容的第一个值为当前print()方法所在的行维度变换import torch
import numpy as np
import sys
loc =
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2024-08-20 17:26:28
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1. 改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。示例代码：import torch
a = torch.rand(4, 1, 28, 28)
print(a.shape)
print(a.vie
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2023-12-25 13:27:54
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使用Pytorch构建神经网络一般分为四个步骤：数据构建与处理（Dataset）构建神经网络和损失函数（nn.Module）对参数进行优化（torch.optim）模型的保存与加载一、Tensor(张量) Pytorch基本操作是OP，被操作的最基本对象是Tensor。Tensor表示一个多维矩阵。比如零位就是一个点，一维就是向量，二维就是矩阵，多维相当于一个多维的数组。这个numpy是对应的。而
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2024-06-09 07:44:20
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2-pytorch基础知识 文章目录2-pytorch基础知识2.1-张量2.1.1-什么是张量2.1.2-创建tensor2.2-自动求导2.2.1-PyTorch机制2.2.2-数学基础2.2.3-动态计算图2.2.4-自动求导.ipynb2.3-并行计算 2.1-张量2.1.1-什么是张量张量（Tensor）是一个定义在一些向量空间和一些对偶空间的笛卡尔积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空
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2023-10-19 11:18:15
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维度变换1.view = reshape view变化的前提是保证整个tensor的size不变。 注：所做的合并必须有物理意义！2、Squeeze（减少维度）/unsqueeze（增加维度） Squeeze是将没有参数的位置挤压。3、expand / repeat expand ：只是改变理解方式，并没有增加数据，只有在必要的时候拷贝数据 repeat：增加了数据 expand：只有维度是1的才
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2023-10-26 23:58:31
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