文章目录1 数据与说明数据下载任务说明2 代码模型训练画图预测 1 数据与说明数据下载数据下载链接：点击下载 数据是一个data.zip压缩包，解压后的目录树如下所示：D:.
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E
第12个方法torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)此方法用于创建pytorch中的tensor创建，此方法使用data构建并返回一个tensor。使用方法如下：import torch
a = torch.tensor([2, 3, 5])此时a就是一个具有值[2,
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2023-10-14 08:37:27
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以下小结为本人结合实验后得出的结论，如有错误或补充欢迎指正交流。（持续更新）tensor.expand()这个方法可以扩张维度，返回当前张量在某维扩展更大后的张量，但是被扩张的维度里的元素只能唯一。tensor.squeeze()将维度压缩到最紧凑的状态 至于为啥要压缩，也不是很清楚tensor.view()将矩阵变成想要的形状参数为该维度中元素个数，如图dim=0的元素个数为3，dim=1的元素
目录 术语概念contiguous65535LL数组取值Half数据类型blobCTCLoss谱归一化ONNXQuantizationdynamic dispatchTensor的dispatchSize, storage offset, strideProtocol BufferMessageSpecifying Field TypesAssigning Field NumbersSp
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2023-11-06 19:36:36
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1、基础运算可以使用 + - * / 推荐也可以使用 torch.add, mul, sub, div （1）加法运算def add():
# add +
# 这两个Tensor加减乘除会对b自动进行Broadcasting
a = torch.rand(3,4)
b = torch.rand(4)
print("a = {}".format(a)
列举创建tensor的几种方法，以及注意事项
原创
2022-01-25 15:54:37
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# 使用PyTorch去除Tensor的维度：深入探讨
在机器学习和深度学习的世界中，张量（Tensor）是数据的基本结构。使用PyTorch时，我们经常需要对这些张量进行各种操作，其中之一就是去除不必要的维度。本文将为初学者提供一个清晰的流程和代码示例，帮助你理解如何在PyTorch中去除一个维度。
## 整体流程
去除PyTorch Tensor维度的过程可以分为几个简单的步骤，以下表格
列举创建tensor的几种方法，以及注意事项
原创
2021-07-08 14:11:33
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深度之眼官方账号：01-02-张量简介与创建torch.tensor()b = torch.tensor(data,
dtype=None,
device=None,
requires_grad=False,
pin_memory=False)data：创建的tensor的数据来源，可以是list或numpy dtype：数据类型，默认与data一致
1、Torch张量所有深度学习都是基于张量的计算，这些张量是可以在超过2个维度上索引的矩阵的概括。1.1、生成张量'''随机生成张量'''
#初始化5*3的张量
x=torch.empty(5,3)
print(x)
'''随机生成一个取值在[0,1]之间的张量'''
x=torch.randn(5,3)
#torch.randn()、torch.normal()、torch.linspace(
Tensor和Numpy数组之间具有很高的相似性，彼此之间的互操作也非常简单高效。需要注意的是，Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久，支持丰富的操作，所以当遇到Tensor不支持的操作时，可先转成Numpy数组，处理后再转回tensor，其转换开销很小。示例代码：from __future__ import print_function
import torch as t
im
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2023-11-06 18:39:07
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note 文章目录note一、tensor的创建二、tensor的加减乘除三、torch.argmax()函数四、gathter函数小栗子1小栗子2：如果每行需要索引多个元素：四、针对某一维度的操作五、改变维度、拼接、堆叠等操作Reference 一、tensor的创建
torch.tensor会复制data，不想复制可以使用torch.Tensor.detach()。如果是获得numpy数组数据
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2023-10-04 08:56:58
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# 使用 PyTorch 对 Tensor 进行取整
在机器学习和深度学习的领域中，数据处理是一个非常重要的环节。有时我们需要对数据进行取整操作，比如在处理分类标签时，或者为了防止计算过程中产生的浮点误差影响到我们的结果。本文将教你如何使用 PyTorch 对 Tensor 进行取整操作。我们将通过一系列的步骤来完成这个任务。
## 基本流程
下面是整个操作的基本流程，以表格的形式展示：
# PyTorch Tensor 乘以一个数的简单介绍
在深度学习和机器学习的领域中，PyTorch 是一个非常流行的库，广泛应用于研究和生产中。无论是对神经网络的训练还是数据处理，PyTorch 的张量（tensor）都是基础的概念之一。在本文中，我们将讨论如何使用 PyTorch 进行张量与标量（单个数值）的乘法操作，并给出相关的代码示例。
## 什么是张量？
在 PyTorch 中，张
1.Tensor的创建与维度查看查看Tensor中的元素总个数，可使用Tensor.numel()或者Tensor.nelement()函数，两者等价。 2.Tensor的组合与分块组合操作是指将不同的Tensor叠加起来，主要有torch.cat()和torch.stack()两个函数。cat即concatenate的意思，是指沿着已有的数据的某一维度进行拼接，操作后数据的
import torch as t
t.__version__'2.1.1'从接口的角度来讲，对tensor的操作可分为两类：
torch.function，如torch.save等。另一类是tensor.function，如tensor.view等。为方便使用，对tensor的大部分操作同时支持这两类接口，如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.s
Tensor的概念 在PyTorch中，torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，也是存储和变换数据的工具。且Tensor提供GPU计算和自动求梯度等功能。 Tensor 中文为张量。张量的意思是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。标量可以称为 0 维张量，向量可以称为 1 维张量，矩阵可以称为 2 维张量，RGB 图像可以表示 3 维张量。Tensor与Variab
本文主要讲tensor的裁剪、索引、降维和增维目录9.1、首先看torch.squeeze()函数：示例9.1：（基本的使用） 小技巧1：如何看维数示例9.2：（指定降多少维）小技巧2：如何理解如size([2,1,2,1,2])等等张量的形状示例9.3：（不可降维的张量）9.2、torch.unsqueeze()函数9.3、torch.view()函数和torch.resize_()函
# 用PyTorch随机产生一个向量的完整指南
在本文中，我们将逐步学习如何使用PyTorch随机产生一个向量。PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了许多方便的工具来处理和构建张量（即多维数组），包括随机数生成。以下是我们实现这一目标的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装PyTorch |
| 2 | 导入必要的库 |
|
python 全栈开发，Day85(Git补充,随机生成图片验证码) 昨日内容回顾 第一部分：django相关
1.django请求生命周期
1. 当用户在浏览器中输入url时,浏览器会生成请求头和请求体发给服务端
请求头和请求体中会包含浏览器的动作(action),这个动作通常为get或者post,体现在url之中.
2. url经过Djan
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2023-08-23 15:44:09
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