书P59开始 文章目录1 - Python列表和Numpy数组转换为Pytorch张量1.1 - 转换Python列表为Pytorch张量1.2 - 指定张量数据类型1.3 - 转换迭代器(range)为张量1.4 - 转换numpy数组为张量查看numpy数组类型转换numpy数组为pytorch张量转换后pytorch张量的类型1.5 - pytorch和numpy的默认浮点类型pytorch
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2024-06-28 12:39:27
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目录一、前言二、网络结构及原理 （一）Group Convolution （二）Channel Shuffle （三）block （四）网络结构三、代码四、参数量五、训练结果六、完整代码一、前言 shuffleNet_v1是轻量级的网络，通
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2023-09-20 16:27:33
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flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数，即返回一个一维数组。flatten只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表不适用！。
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2020-10-13 14:36:00
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2024-04-30 02:23:11
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# PyTorch 中的指定维度索引
在深度学习中，使用张量（tensor）作为数据结构是非常普遍的。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的张量操作功能，其中包括通过指定维度进行索引。在本篇文章中，我们将探讨如何在 PyTorch 中进行指定维度的索引操作，包含一些代码示例以及相关的类图。
## 什么是指定维度索引？
指定维度索引是指在多维张量中根据特定的维度提取数据。
原创
2024-09-24 04:18:13
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## PyTorch中的flatten函数：理解和使用
在深度学习中，我们经常需要将多维的张量（tensor）转换为一维的向量，以便输入到全连接层或其他需要一维输入的模型中。PyTorch提供了一个非常方便的函数flatten()来完成这个任务。本文将介绍flatten函数的用法和原理，并提供一些示例代码。
### 什么是flatten函数？
在PyTorch中，flatten函数的作用是将
原创
2023-08-03 08:20:05
1337阅读
# PyTorch中的Flatten：理解与实践
在深度学习的领域中，PyTorch作为一个强大的框架，受到广泛的使用。理解PyTorch中的基本操作是学习深度学习的关键所在。本文将重点介绍`torch.flatten`的用法，以及在实际应用中的重要性，并通过代码示例进行演示。
## 什么是Flatten？
在神经网络中，特别是在全连接层（Fully Connected Layer）之前，我
# PyTorch中的Flatten操作
在深度学习模型中，“Flatten”操作非常常见，尤其是在处理卷积神经网络（CNN）时。当我们使用卷积层提取特征后，最后一步通常是将这些特征转换为一维向量，以便输入到全连接层进行分类或回归任务。本文将深入探讨PyTorch中的Flatten操作，并通过实例进行说明。
## 什么是Flatten？
Flatten是将多维张量（通常为图像数据）转换为一维
# PyTorch中如何交换维度
在深度学习中，经常会涉及到需要交换张量（tensor）的维度，以便适应不同的模型结构或数据处理需求。在PyTorch中，可以使用一些内置函数来实现维度的交换。本文将介绍如何使用PyTorch实现维度交换，并通过一个实际问题进行演示。
## 实际问题
假设我们有一个形状为(3, 4, 5)的三维张量`tensor`，我们想要将其维度交换为(5, 3, 4)。这
原创
2024-04-27 05:35:13
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pytorch的tensor维度交换
原创
2024-05-09 15:50:05
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# PyTorch Tensor 指定维度点乘的实现教程
在深度学习过程中，使用PyTorch时我们经常需要对张量（tensor）进行操作，其中之一就是“点乘”。在这篇文章中，我们将探讨如何在PyTorch中实施指定维度的点乘。我们将通过几个步骤来实现这个功能，并帮助你掌握这个基础操作。
## 流程概述
在进行PyTorch的指定维度点乘时，通常可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
pytorch中有两种方式可以实现tensor指定维度的交换，第一个是torch.permute()，第二个方法是torch.transpose()。二者不同是torch.permute()可以同时交换多个维度，而torch.transpose()每次只能交换两个维度。
原创
2023-01-17 02:20:59
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# 项目方案：Python怎么选特定的维度
## 1. 项目背景
在数据分析和机器学习中，经常需要从数据集中选取特定的维度进行分析和建模。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理数据。本项目旨在探讨如何利用Python选择特定的维度，并提供代码示例。
## 2. 方案设计
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备一个数据集作为示例。这里使用一个虚拟的数据集，
原创
2024-04-24 08:02:00
36阅读
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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在深度学习领域，模型的构建和调整是至关重要的。TensorFlow中的Keras和PyTorch都是热门的深度学习框架，其中`Flatten`层在处理输入数据时扮演着重要角色。很多初学者可能会问：“Keras的`Flatten`和PyTorch中的`flatten`是一回事吗？”为了揭示这两者之间的相似性和潜在差异，我们将从多个方面详细分析其背景、演进历程、架构设计、性能优化等内容。
## 背景
目录基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成中文数据集运行环境实验参数实验代码FGSMPGD如下展示FGSM算法运行结果结果补充代码【参考】 基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成在中文文本分类的场景下，以TextCNN（利用卷积神经网络对文本进行分类的算法）为基准模型，通过FGSM算法生成对抗样本进行训练，基于Pytorch实现。 对抗训练的核心步骤是：用被对抗性样本污染过的训练样本来训练模
全连接层非常重要，学习后面的各种网络模型都会用到，比如：cNN,RNN等等。但是一般向以上的模型输入的都是四维张量，故通过卷积和LSTM之后输出是四维张量，但是全连接层需要输入二维张量。故需要用到打平层（Flatten层）,将后面的3个维度打平，才能输入到全连接层（nn.liner层）。由于pytorch未提供Flatten层，但是后面又非常常用，故这里我将其定义好了，以便大家参考使用。Flatt
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2023-07-05 21:37:49
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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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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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