一、torch.tensor()函数生成张量：A = torch.tensor([1.0,1.0],[2,2])
A
#tensor([1.,1.],
# [2.,2.])查看张量的一些属性：A.shape() #张量的维度
#torch.Size([2,2])
A.size() #张量的形状
#torch.Size([2,2])
A.numel() #张量中元素的数量
#4在使用to
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2023-11-02 06:48:02
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2.1数据操作 tensor："
tensor"这个单词一般可译作“张量”，张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是二维张量。
2.2.1入门首先导入torchimport torch 使⽤
arange
创建⼀个⾏向量
x
。这个⾏向量包含以
0
开始的前
12
个整数，它们默认创建为整
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2024-03-30 22:22:47
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1. 业务场景针对一些基础业务数据如用户表，要保证主键Primary或Unique不重复，如果在插入时做判断，效率低且代码复杂。2. 实现方案基于MySQL数据库，实现方案有如下4种replace into 使用最简单，推荐on duplicate key update 可以根据业务需要，当数据重复时，指定更新的内容。有对应使用场景时使用insert ignore into 简单粗暴，可能会丢数据
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2023-10-15 21:56:08
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该函数接受一个概率分布张量和要抽取样本的数量作为输入，并返回一个整数张量，表示从概率分布中抽取的样本的索引。请注意
原创
2024-09-11 10:29:27
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张量的创建张量张量的定义Tensor与Variable张量的创建1.直接创建torch.tensor()torch.from_numpy(ndarray)2.依据数值创建torch.zeros()torch.zeros_like()torch.ones()torch.ones_like()torch.full()torch.full_like()torch.arange()torch.linsp
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2023-10-14 11:02:01
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# PyTorch取张量的值
在PyTorch中，张量是最基本且重要的数据结构之一。张量是一种多维数组，可以用于存储和处理数字数据。当我们在使用PyTorch进行深度学习时，我们经常需要从张量中获取值，以便进行进一步的操作和分析。本文将介绍在PyTorch中如何取张量的值，并提供相应的代码示例。
## 张量的基本概念和属性
在开始学习如何取张量的值之前，让我们先了解一些基本的概念和属性。
原创
2023-08-31 04:36:03
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# 如何在 PyTorch 中设置张量的值
PyTorch 是一个强大的深度学习框架，作为一名刚入行的小白，学习如何设置张量的值是至关重要的一步。张量是 PyTorch 的基本数据结构，相当于 NumPy 的数组，同时也为深度学习模型提供了数据的基础。本文将以简单明了的方式，教你如何在 PyTorch 中设置张量的值。
## 工作流程
首先，我们先来看看设置张量值的一般流程：
| 步骤
## 在PyTorch中实现不重复采样
在机器学习的训练过程中，我们时常需要从给定数据集中采样数据。若我们希望在采样的过程中避免重复采样，这就需要我们采用不重复采样的方法。本文将指导您如何在PyTorch中实现这一功能。
### 采样流程
以下是实现不重复采样的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------
原创
2024-09-16 06:26:06
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前言PyTorch 建立在张量之上，PyTorch 张量是一个 n 维数组，类似于 NumPy 数组。如果对 NumPy 较为熟悉，我们会在使用张量时看到语法上的相似之处：Numpy数组PyTorch张量描述numpy.ones()torch.ones()创建一个全 1 数组numpy.zeros()torch.zer
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2023-08-20 07:47:54
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Tensor 的概念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。你可以把张量看作多维数组。 Tensor 与 Variable在 PyTorch 0.4.0 之前，torch.autograd 包中存在 Variable 这种数据类型，主要
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2023-12-25 11:50:42
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# 实现 MySQL 不重复的值：初学者指南
在数据库开发中，保证某一列的值不重复是一个非常常见的需求。MySQL 提供了一些工具来确保这一点。本文将向您介绍如何在 MySQL 中实现值不重复的基本步骤，以帮助您掌握这一技能。
## 过程概述
确保 MySQL 中字段的唯一性可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
一、张量tensor张量的三个特征：秩、轴、形状张量的秩是指索引的个数，轴是指每一个维度的最大的索引的值，张量的形状提供了维度和索引的数量关系。经常需要对张量进行重塑t.reshape(1,9)利用上述函数可以将张量按任意想要的形状进行重塑下面我们考虑具体的情况，将张量带入CNN的输入中这里的张量的秩为4，即[B,C,H,W]，其中后两个维度作为每一个像素的长和宽的索引，第三个维度作为RBG或者灰
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2023-10-26 11:26:48
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张量对象张量（Tensor）是一种特殊结构，出于并行计算的需要设计，可在GPU等硬件加速器上运行。类似于数组和矩阵，用于对模型的输入输出，模型参数进行编码。 Pytorch中的Tensor类似于Numpy中的ndarray，二者可相互转换，且共享底层内存，可理解为同一数据引用的不同表现形式。修改其中之一会同时修改另一方。张量初始化可由现有数据对象创建张量，或根据维度创建：data = [[1, 2
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2023-08-21 09:16:40
162阅读
前言PyTorch 于 2016 年首次推出。在 PyTorch 之前，深度学习框架通常专注于速度或可用性，但不能同时关注两者。PyTorch将这两者相结合，提供了一种命令式和 Python编程风格，支持将代码作为模型，使调试变得容易，支持 GPU 等硬件加速器。PyTorch 是一个 Python 库，它通过自动微分和 GPU 加速执行动态张量计算。它的大部分核心都是用 C++ 编写的，这也是
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2023-09-27 22:27:49
298阅读
# 如何在PyTorch中获取张量的某些值
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start-->初始化张量;
初始化张量-->获取张量的某些值;
获取张量的某些值-->结束;
```
## 整个流程
在PyTorch中，要获取张量的某些值，通常可以通过索引或者条件选择来实现。下面是具体的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-06-24 04:36:52
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PyTorch框架学习三——张量操作一、拼接1.torch.cat()2.torch.stack()二、切分1.torch.chunk()2.torch.split()三、索引1.torch.index_select()2.torch.masked_select()四、变换1.torch.reshape()2.torch.transpace()3.torch.t()4.torch.squeeze
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2024-06-24 21:00:13
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张量的操作：拼接、切分、索引和变换1张量的拼接与切分1.1 torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度1.2 torch.stack(tensors,dim=0,out=None)功能：在新创建的维度dim上进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度区别：cat不会扩展张量的
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2024-02-23 18:51:53
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Tensors 张量 类似于NumPy的ndarrays，可以使用GPU进行计算。概念：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儿积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空间内，有|n|个分量的一种量， 其中每个分量都是坐标的函数， 而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则作线性变换。（1）r 称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶均无关系）。（2）在同构的意义下，第零阶
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2024-02-23 14:27:29
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# PyTorch张量二值化的实现
## 引言
在深度学习中，常常需要对张量进行二值化处理，以便将连续值转化为离散值。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了丰富的函数和方法来实现这一目标。本文将介绍如何使用PyTorch实现张量的二值化。
## 简介
张量是PyTorch中最基本的数据结构，类似于矩阵。张量可以包含任意维度的数据，并且可以在GPU上进行高效的计算。二值化是将连续的数据
原创
2023-12-31 07:35:27
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Tensor是PyTorch中最基础的概念，其参与了整个运算过程，包含属性，如data, device, dtype等，tensor的基本创建方法，如直接创建、依数值创建和依概率分布创建等。 1、VariableVariable是0.4.0之前版本的一种数据类型。下面是variable的一些属性torch.autograd.Variable.data #就是这张量
torch.autog
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2024-05-15 09:28:35
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