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
文章目录Tensor维度变换1. view / reshape1.1 view 函数1.2 reshape 函数2. squeeze / unsqueeze2.1 unsqueeze 函数案例2.2 squeeze 函数3. expand / repeat3.1 expand 函数3.2 repeat 函数4. 矩阵转置4.1 t 函数4.2 transpose 函数案例：数据污染4.3 per
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2023-06-20 23:25:00
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1、张量1.1 pytorch和python的对比python：int、float、tuple(元组)、stringpytorch：以tensor结尾，不同类型的tensor的维度不同 例如：整型数字tensor维度为0，二维数组tensor的维度为2维1.2 pytorch特殊地方pytorch不支持string，可以用one-hot编码表示字符常见类型：float32对应pytorch：tor
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2023-09-29 08:42:41
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Tensor的操作Tensor的主要运算操作通常分为四大类：Reshaping operations（重塑操作）Element-wise operations（元素操作）Reduction operations（缩减操作）Access operations（访问操作）元素操作 元素在张量中的位置由定位每个元素的索引决定，而元素操作是对张量元素的运算，这些张量元素在张量中对应或有相同的索引位置，这里
常用Tensor用法小结生成 tensortensor(*size)
tensor(data)
arange(s,e,step) #s-e 步长为step
linspace(s,e,steps) #s-e 均匀steps份
rand/randn(size) #均匀/标准分布
normal（mean，std）/uniform(from,to)#正态/均匀分布
randperm(m) #随机排列
pytorch中对于矩阵要进行的操作很多，但是初学者可能并不很清楚矩阵的维度，以及当矩阵维度变大时候，怎么知道我们要操作的维度在哪里。1.学会观察中括号，了解你现在的输出数据到底是在几维空间。 tensor([[[0.1205, 0.1218],
[0.1326, 0.1112],
[0.1276, 0.1477],
[0.1228, 0.1
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2023-10-09 08:32:22
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一、张量（一）张量介绍张量(也可以叫做Tensors)是pytorch中数据存储和表示的一个基本数据结构和形式，它是一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展。它相当于Numpy的多维数组(ndarrays),但是tensor可以应用到GPU上加快计算速度， 并且能够存储数据的梯度信息。
维度大于2的一般称为高维张量。以计算机的图像处理数据为例
3维张量，可以表示图像的：通道数×高
概述PyTorch 提供了多种函数来执行张量的维度变换，这些操作对于深度学习模型的构建和数据预处理非常重要。下面是一些常用的与维度变换相关的函数：1. torch.view
用途：改变张量的形状而不改变其数据。说明：要求新形状的元素总数与原始张量相同。2. torch.reshape
用途：改变张量的形状而不改变其数据。说明：与 torch.view 类似，但 torch.reshape 可以处理
# PyTorch Tensor维度转换指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对PyTorch中的Tensor维度转换感到困惑。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你理解并掌握Tensor维度转换的基本概念和方法。
## 1. Tensor维度转换概述
在PyTorch中，Tensor是一个多维数组，可以进行各种数学运算。维度转换是Tensor操作中的一个重要部分，它允许我们改变Tensor的形
发现当我使用DataLoader加载数据的时候使用Module进行前向传播是可以的，但是如果仅仅是对一个img(三维)进行前项传播是不可以的。RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [6, 3, 2, 2], but got 3-dimensional input of size [3, 32, 32]
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2021-08-20 20:38:00
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文章目录前言正文1.view/reshape2.squeeze/unsqueeze3.expand/repeat4.t/transpose 转置5.permute 任意维交换总结 前言Pytorch学习笔记第二篇，关于Tensor的维度变换。 正文1.view/reshapeview和reshape的功能一致，在元素总数不变的情况下改变Tensor的形状，并且可以用-1作为缺省，实现对某
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2023-06-25 16:57:57
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最近对网络做改进，遇到了一些改变tensor数据维度的操作，特记录在此，方便以后查阅。1.使用索引改变维度值a = torch.randint(10, (1, 3, 4, 5, 6))
b = a[:, 1:]
c = a[:, 1:, :, :, :]
print(a.shape)
print(b.shape)
print(c.shape)输出结果：这里可以看到，“:”在python中含有任取的
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2023-10-11 11:59:14
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常见用法1、view用来改变shape。调整Tensor的shape（通过返回一个新的Tensor），在老版本中这个函数是view()，功能上都是一样的。a=torch.rand(4,1,28,28)
print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28])
#将后3维合并
print(a.view(4,28*28))#
print(a.view(4,28*28).sha
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2023-09-27 10:50:16
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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
PyTorch基础数据结构——张量一、Tensor概念What is Tensor? 如上图，张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。Tensor与Variable 张量在数学概念中是多维数组，在pytorch中，张量不仅仅表示多维数组，也是自动求导的关键。（声明：Variable是pytorch0.4.0版本之前的一个重要数据类型，但是从pytorch0.4.0版本开始，Variab
在使用Tensor时，我们首先要掌握如何使用Tensor来定义不同数据类型的变量。Tensor时张量的英文，表示多维矩阵，和numpy对应，PyTorch中的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行，而numpy的ndarray只能在cpu上运行。 &
Pytorch中的计算最终都可以归结为Tensor即张量的计算，所以有必要详细学习PyTorch中张量属性与运算梯度。1 张量 Tensor是PyTorch的基础计算单位，一个张量可以是一个数字、向量、矩阵或任
Pytorch最核心的数据类型是tensor（张量），实际上我个人觉得形式上张量就是个高维数组。但是tensor的维度如何理解，比如高维tensor我们取[:,:,:,…:,3]的时候我们取的是那些数？这涉及到对tensor维度的理解tensor生成x=torch.zeros(5,3)
输出：
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
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2023-08-22 19:37:40
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1、view用来改变shape。调整Tensor的shape（通过返回一个新的Tensor），在老版本中这个函数是view()，功能上都是一样的。a=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28])#将后3维合并print(a.view(4,28*28))#print(a.view(4,28*28).shape)#torc
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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