1.数字int。 数字主要是用于计算用的。2.字符串str 字符串的索引与切片 索引即下标，就是字符串组成的元素从第一个开始，初始索引为0以此类推s=('abcdefg')
print(s[0]) # a
print(s[1]) # b 切片即通过索引（索引开始：索引结束：步长）截取字符串的一段，形
Tensor基础1. TensorTensor又叫做张量，实际上标量、向量和矩阵都是张量。只是标量是0维张量，向量是一维张量，矩阵是二维张量，除此以外，张量还可以向更高维度扩展，四维五维等等。张量的创建方法首先需要导入torch的包，使用**torch.Tensor( )**函数创建,传入的参数（2,4）是构造一个2*4的矩阵import torch
x = torch.Tensor(2,4)使用
通过索引与切片操作可以提取张量的部分数据，使用频率非常高。 文章目录一、索引二、切片 一、索引TensorFlow 中，支持基本的[?][?] …标准索引方式，也支持通过逗号分隔索引号的索 引方式。 考虑输入X 为4 张32x32 大小的彩色图片(为了方便演示，大部分张量都使用随 即分布模拟产生，后文同)，shape 为[4,32,32,3]，首先创建张量：x = tf.random.normal
最基本:drop直接删掉表。truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始。delete删除表中数据，可以加where字句。 1)DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除
张量tensor 进行 形状shape1. tensor是什么？张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。张量的维度（秩）：Rank/Order： Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张量，Rank大于3时是N阶张量。这些标量、向量、矩阵和张量里每一个元素被称为tensor
Pytorch的特色之一是提供构建动态计算图的框架，这样网络结构就不是一成不变的了，甚至可以在运行时修正它们。【Tensor】 Tensor是Pytorch中的基本对象，意思为张量，表示多维的矩阵，是Pytorch中的基本操作对象之一，Tensor的声明和获取size如下：import torch
x = torch.Tensor(5,3)
x.size()Tensor与Numpy的array可以
目录1、数据类型2、维度变换view/reshapeSqueese/unsqueezeExpand/repeatpermute3、Broadcast什么时候用broadcast4、拼接和拆分catstacksplitchunk5、数学运算基本运算（四则）矩阵相乘 matmulpower近似值clamp6、统计属性norm 范数mean,sum,min,max,proddim，keepdimTop
torch.tensor索引机制首先明白tensor的dima = torch.tensor([[[1,2,3], [2,3,4]],
[[5,6,7], [8,9,10]]])
a.shape
>>> torch.Size([2, 2, 3])a.shape所对应的第一个值即为dim=0维度上有两个torch.tensor([2,3])同理，在dim=1维度上有两个
NumPy基础知识（四）数据类型数组创建使用NumPy进行I / O索引编制分配与参考单元素索引其他索引选项索引数组索引多维数组布尔或“掩码”索引数组将索引数组与切片组合结构索引工具将值分配给索引数组处理程序中可变数量的索引广播字节交换结构化数组编写自定义数组容器
子数组ndarray数组索引是指使用方括号（[]）来索引数组值。索引有很多选择，它们赋予numpy索引强大的功能，但是随着功能的加入，
张量(Tensors) 和 操作(operations)TensorFlow.js是一个在JavaScript中使用张量来定义并运行计算的框架。张量是向量和矩阵向更高维度的推广。张量(Tensors)tf.Tensor是TensorFlow.js中的最重要的数据单元，它是一个形状为一维或多维数组组成的数值的集合。tf.Tensor和多维数组其实非常的相似。一个tf.Tensor还包含如
Tensor基本操作Tensor基础2.1.0创建Tensor2.1.1生成特定tensor2.1.2改变形状2.1.3 索引操作2.1.4广播机制2.1.5逐元素操作2.1.6归并操作2.1.7比较操作2.1.8矩阵操作2.2Pytorch与Numpy比较2.3Tensor与Autograd2.4计算图2.4.1标量反向传播2.4.2非标量反向传播2.5使用Numpy实现机器学习2.6使用Te
Tensor的创建、修改、索引操作Tensor概述创建Tensor修改Tensor形状这里说明两个问题torch.view与torch.reshape的异同unsqueeze函数的参数索引操作参考文献 Tensor概述对Tensor的操作很多，从接口角度来划分，可以分为两类： （1）torch.function；（2）tensor.function 这些操作对大部分Tensor都是等价的，如：t
Tensor 支持与 numpy.ndarray 类似的索引操作，如无特殊说明，索引出来的结果与源 tensor 共享内存，即修改一个，另外一个也会跟着改变。In [65]: a = t.arange(0,6).reshape(2,3)
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2023-10-17 09:38:28
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我在是在多线程中出现了这
原创
2022-08-11 10:25:56
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Author：baiyucraft 在深度学习 1.PyTorch入门中，我们了解了看起来最基本tensor间的加减乘除运算，但是对于一个拥有多维的数据以及拥有数学线代知识的我们来说，更想的是对tensor进行转置、点积等运算。1.tensor降维 一般来说，直观上，行为第0维，列为第1维。符号表示求和。为了表示长度为d的向量中元素的总和，可以记为。在代码中，我们可以调用计算求和的函数sum(
Tensor的常见操作针对Pytorch中的tensor，总结一下常用的操作1、torch.max和torch.min两个函数的实现类似，形参也相同，只是一个取最大一个取最小而已，下面以max为例，min同理。 （1） torch.max(a): 返回输入a中所有元素的最大值。 （2） torch.max(a, 0): 返回每一列的最大值，且返回索引（返回最大元素在各列的行索引）。 （3） tor
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2023-08-04 09:59:30
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文章目录非常详细的一个文档，学习pytorch可以详细研究一下：对一些比较重要的功能和知识点进行复现：一、创建tensor张量二、tensor与numpy之间的相互转换三、tensor.function与tensor.function_的区别四、修改tensor的形状五、索引操作六.逐元素操作七. 归并操作八、比较操作 非常详细的一个文档，学习pytorch可以详细研究一下：http://www
# 深入理解 PyTorch Tensor 索引
在使用 PyTorch 进行深度学习时，我们需要频繁地进行数据处理，其中一个关键概念就是“张量索引”。在这篇文章中，我们将介绍 PyTorch 张量的索引，包括基本的索引方式、切片、布尔索引以及高级索引方法，并通过示例代码来帮助大家掌握这些技术。
## 什么是张量？
张量是一个多维数组，可以用来存储数值数据。在深度学习中，张量是我们处理数据的
## pytorch tensor 索引的实现流程
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A(创建一个pytorch tensor)
B(获取tensor的形状和维度)
C(使用索引获取tensor中的元素)
D(使用切片获取tensor中的子集)
E(使用布尔索引获取满足条件的元素)
```
### 步骤一：创建一个pyt
原创
2023-10-18 12:12:46
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矩阵矩阵就是一个矩形的数字、符号或表达式数组。矩阵中每一项叫做矩阵的元素(Element)。下面是一个2×3矩阵的例子： 矩阵可以通过(i, j)进行索引，i是行，j是列，这就是上面的矩阵叫做2×3矩阵的原因
