tensor学习前言一、什么是张量？二、张量:多维数组(1)、从 Python 列表到 PyTorch 张量(2)、创建Tensor(3)、张量的元素类型1、元素类型介绍2、管理dtype属性(4)、张量的存储视图索引存储区(5)、张量元数据：大小、偏移量和步长另一个张量的存储视图(6)、转置无复制转置三、Tensor操作（1）tensor基本操作（2）tensor索引（3）广播机制四、tens
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2023-12-27 17:02:58
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“ 2019年6月4日，谷歌公司发布了用于执行张量网络计算的开源库 Tensor Network，Tensor Network使用谷歌开源机器学习框架Tensor Flow作为其底层工具，提高了张量网络计算的可行性和计算效率，使张量网络计算在GPU上的计算效率提高了100倍。张量网络计算最早被应用于量子物理、量子化学中，此次谷歌Tensor Network 开源库的发布不仅为量子领域学科
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2023-11-06 16:01:44
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2.符号和预备工作标量（scalars):用小写字母表示向量( vectors): 用粗体的小写字母表示矩阵：用粗体的大写字母表示高阶张量（order three or higher):用粗体的希腊字母表示 ith: 表示向量里面的第 i 个元素 aij : 表示矩阵(i,j)位置的元素 xijk：表示张量里面的(i, j, k) 位置处的元素 冒号用于指示模式的所有元素A的第j列用 a:j 表示
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2024-10-25 22:04:58
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# 深度学习中的矩阵和Tensor的实现
在深度学习中，矩阵和Tensor是基本的数据结构。Tensor是多维数组的一个通用概念，而矩阵是二维Tensor的特例。本文将用简单易懂的方式教会你如何实现Tensor，及其在深度学习中的应用。
## 步骤流程
以下是实现Tensor的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 使用的工具 |
|------|---
深度学习模型的训练和推理过程中，Tensor的格式与存储是一个非常关键的环节。特别是在使用深度学习框架时，比如TensorFlow或PyTorch，我们常常要面对不同的Tensor排列格式。今日，我们将深入探讨Tensor与NCHW（Batch size, Channels, Height, Width）格式之间的关系，为大家揭开其中的奥秘。
## 背景定位
在深度学习中，Tensor是数据的
学习目标 目标 知道深度学习与机器学习的区别 了解神经网络的结构组成
原创
2022-05-09 15:41:51
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欢迎关注”生信修炼手册”!深度学习常用于处理图像，文本，语音等数据，在计算机中，需要将这些数据用合适的数据结
原创
2022-06-21 09:31:16
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randomimport torch.nn as nnimport torc
原创
2023-06-20 10:40:37
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# 深度学习tensor是网络参数吗
## 引言
深度学习中的tensor是指多维数组，是神经网络中的核心数据结构。在深度学习中，tensor不仅仅是网络的输入和输出，还可以作为网络的参数。本文将介绍深度学习中tensor作为网络参数的实现方法。
## 实现步骤
下面是实现深度学习中tensor作为网络参数的流程：
| 步骤 | 描述 |
|----|------|
| 1 | 定义网络结构
原创
2023-07-18 08:55:26
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2019-2-2: 硬件选型--->镜头光源相机选型第一讲.avi: 高斯公式:1/u+1/v=1/f u:物距 v:像距 f:焦距 线放大倍率:像高/物高 或者 像距/物距光圈越小 景深越大 ;焦距越小,景深越大;拍摄距离越大景深越大) 具体选型案例如下: 硬件选型--->超人视觉初级班镜头光源选型第二讲.avi&nb
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2024-07-16 17:13:15
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深度学习算法是一种基于人工神经网络结构的机器学习方法，其核心理念是通过多层次的神经元组成的神经网络来模拟人类大脑的工作原理。以下是几种常见的深度学习算法及其简要介绍：多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）：MLP是最基础的深度学习模型，由多个神经元层组成，每一层的神经元与下一层的所有神经元连接。MLP适用于解决分类和回归问题。卷积神经网络（Convolutional N
深度学习算法是一种基于人工神经网络结构的机器学习方法，其核心理念是通过多层次的神经元组成的神经网络来模拟人类
# Halcon深度学习介绍
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习已经成为计算机视觉领域中的一项关键技术，而Halcon作为一款功能强大的图像处理和机器视觉软件，全面支持深度学习功能。本文将介绍Halcon深度学习的基本概念、流程，以及一个简单的代码示例，最后展示在Halcon中如何应用深度学习模型。
## 什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习方法，它通过构建和训练神经网络模型来
原创
2024-09-19 04:33:57
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一、前言为何还要选用使用海康sdk，之前不是ffmpeg已经牛皮吹上天了吗？这个问题问得好，那是因为无论ffmpeg也好还是vlc/mpv之类的，都是实现的播放相关，不同的监控硬件厂家对应设备还有很多特殊的处理，这些处理和视频播放无关的，基本上不同的厂家设备都不同的处理，都是私有协议去处理，比如雨刷、光圈调节，远程视频文件回放、远程视频文件下载等，这些都在私有sdk中才有的，针对特定的应用行业场景
- 重点掌握基本张量使用及与numpy的区别 - 掌握张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……） numpy基本操作: numpy学习4：NumPy基本操作 NumPy 教程 NumPy 教程 1. Tensorflow Tensorflow一些常用基本概念与函数（1,2,3,4） ten
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2019-02-17 17:36:00
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在人工智能飞速发展的当下，机器学习与深度学习作为核心技术，不仅推动着技术革新，更深刻改变着人们的生产生活。二者既存在紧密关联，又有着明确的边界与差异，共同构成了智能应用的技术基石。
一、category的创建及其性质 通常实时的数据包括重复的文本列。例如：性别，国家和代码等特征总是重复的。这些是分类数据的例子。分类变量只能采用有限的数量，而且通常是固定的数量。除了固定长度，分类数据可能有顺序，但不能执行数字操作。 分类是Pandas数据类型。1、分类变量的创建（a）用Series创建pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="categor
第一位
————山西大学教授梁吉业
大数据分析挖掘的多粒度方法
多粒度智能决策：
(1)多层次决策：对决策数据进行层次化建模或者运用现有决策模型对决策空间进行分层递阶的逼近。(2)多视角决策：通过多种策略获得决策问题的多个局部解，基于多粒度融算法获得可信的满意近似解（遍历性，传递性，近似性）。(3)最优粒度选择：从决策过程中构造的系列粒度中选择最佳粒度进行求解，进而高效获得决策问题的最优解。社交网
1.线性模型：
线性回归；多元线性回归；广义线性回归；
二分类问题，
3．在样本空间找一个超平面，将不同类别的样本分开；
2.决策树:CSL,ID3,C4.5算法
ID3中根据属性值分割数据，之后该特征不会再起作用，这种快速切割的方式会影响算法的准确率.
C4.5还弥补了ID3中不能处理特征属性值连续的问题
CART（Classification and Regression tree）
原创
2021-07-23 13:45:46
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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
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2024-03-29 11:12:17
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