文章目录1，张量扩增([expand](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.expand.html?highlight=expand), [repeat](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.repeat.html?highlight=repeat#
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2024-05-18 17:28:27
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文章目录dim=0的标量dim=1的张量dim=2的张量dim=3的张量dim=4的张量计算Tensor中元素的数目Tensor类的成员函数dim() 可以返回张量的维度，shape属性与成员函数size() 返回张量的具体维度分量，如下代码定义了一个两行三列的张量：f = torch.randn(2, 3)print(f.dim())print(f.size())print(f.shape)输出结果：2torch.Size([2, 3])torch.Size([2, 3])dim=
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2021-06-18 14:10:11
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2022-02-07 16:25:46
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1. 什么是张量张量是神经网络中最常用到的数据类型，神经网络中的输入、输出和转换都是依靠张量进行的。那么用计算机和数学中常用的一些数据类型归纳出张量首先介绍三个计算机学科名称：数字、数组、二维数组其次是这三个数学名称：标量、向量、矩阵以上 在不同学科中有不同的命名，但是他们的本质是相对应的。那么在计算过程中观察他们的索引数以及与张量的关系：所谓索引数即根据多少信息可以得出这个数字，例如我们需要在不
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2023-10-09 18:57:01
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# PyTorch 查看张量维度
在深度学习中，张量是数据的基本单位。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它使得在处理张量时变得更加方便和简单。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 查看张量的维度，并结合代码实例来更好地理解这一概念。
## 什么是张量？
张量是一个多维数组，类似于 NumPy 的数组。张量可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数据结
PytorchPyTorch的核心是一个提供多维数组（张量）以及由toch模块提供大量操作的库。张量及操作可以在CPU或GPU上使用。在PyTorch中，将运算从CPU转移到GPU不需要额外的函数调用。PyTorch提供的第2个核心功能是张量可以跟踪对其执行的操作的能力，并分析和计算任何输入对应的输出的导数。该功能用于数值优化，是由张量自身提供的，通过PyTorch底层自动求导引擎来调度。张量使用
张量(tensor)其实是离散数学中的概念，有着清晰严格的定义，不过也很深奥，这里我们仅从程序员的角度简单理解一下。比如单个数字可以看做是0阶张量，一维数组就是1阶张量，二维数组（矩阵）就是2阶张量，依此类推。可以发现，张量是由一定规的数据集，有很好的抽象能力，能很好的刻画对象。比如对于个人，健康指标可以用0~1来表示，为0阶张量。健康状态可以用数组表示，
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2023-06-20 10:24:47
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Pytorch 基本概念了解基本概念，以及学习常用的几个函数。张量（Tensor）PyTorch 张量(Tensor)，张量是PyTorch最基本的操作对象，英文名称为Tensor，它表示的是一个多维的矩阵。比如零维是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和numpy是对应的，而且 Pytorch 的 Tensor 可以和 numpy 的ndarray相互转换，唯
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2023-10-20 15:14:23
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数据增强与数据读取数据增强为什么要进行数据增强深度学习模型的参数很多，模型复杂度很高，如果此时数据集数量不够导致数据集中数据的复杂度没有涵盖所有特征空间，那么模型就会学习到这些数据集的一些独有的特征，这会导致过拟合的问题，因此我们有必要对数据集进行增强操作以减小过拟合的风险。利用pytorch进行数据增强在pytorch的torchvision库中提供了很多的数据增强方法，主要可以分为四类：裁剪翻
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2024-05-29 06:29:15
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一、张量拼接与切分1.1 torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接tensor：张量序列dim：要拼接的维度举例：t = torch.ones(2,3)
t_0 = torch.cat([t,t],dim=0)
t_1 = torch.cat([t,t,t],dim=1)
print('t_0:{} shape:{}\nt_1:{} shape:{}'.format(t_0,t_0
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2023-09-17 13:38:35
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4、张量 张量是pytroch中最重要的数据类型，神经网络中操作的数据都是张量。输入的图片是一个张量，中间的隐藏层也是张量，最后输出的结果也是张量。 所以懂得张量的基本操作就成了pytroch的基本功。 张量是一个多维数组，维度可以从0到n 如果维度为0那么就是一个常数，如果维度为1那么就是一个向量，如果维度为2那么就是一个矩阵，如果维度为3就是一个立方体，如果维度为4 …4.0 张量的介绍 Py
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2024-08-17 10:44:51
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1 contiguousTensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致。1.1 tensor的存储 Tensor多维数组底层实现是使用一块连续内存的1维数组，Tensor在元信息里保存了多维数组的形状。 &nb
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2023-11-06 20:41:25
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## PyTorch中的维度扩展
在深度学习中，维度扩展是一项重要的操作，它允许我们改变张量的形状，以便更好地适应不同类型的任务。PyTorch是一个非常受欢迎的深度学习库，它提供了丰富的函数和工具来处理维度扩展。
本文将介绍PyTorch中的维度扩展的概念、用法和示例代码。我们将使用一些常见的维度扩展函数，如`unsqueeze`、`view`和`expand`，以帮助读者更好地理解。
#
原创
2023-08-21 10:13:47
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，维度扩展是一个常见的问题。在高维数据处理、模型输入和特征工程时，如何有效地扩展张量的维度显得尤为重要。下面，我将详细介绍如何解决 PyTorch 中的维度扩展问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
### 环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了以下技术栈：
- Python 3.6+
- PyTorch
- Num
# Python 如何对张量扩展维度
在机器学习、深度学习等领域中，张量（Tensor）作为数据的基本结构被广泛使用。张量的形状（shape）在很大程度上影响着模型的表现，合理的维度扩展是提高模型性能的关键步骤之一。在本项目方案中，我们将探讨如何在Python中对张量进行维度扩展，借助NumPy和PyTorch两个库来实现这一操作。
## 1. 项目背景
随着深度学习技术的快速发展，张量的操
【学习笔记】【Pytorch】张量（Tensor）的基础操作一、创建张量1.使用数据创建张量2.无需数据的创建选项3.torch.Tensor与torch.tensor的区别4.PyTorch中张量的创建方法的选择二、张量的属性1.张量的 torch.dtype2.张量的 torch.device3.张量的 torch.layout三、张量的形状四、重构张量reshape函数中-1表示的意义五、
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2023-11-09 08:48:34
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目录1.张量（Tensor）的概念1.1Pytorch中的张量 1.2Tensor与Variable2.张量的创建 2.1直接创建2.1.1通过torch.tensor()创建2.1.2通过torch.from_numpy(ndarray)创建2.2依据数值创建2.2.1通过torch.zeros()创建2.2.2通过torch.zeros_like()创建2.2.3通过tor
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2024-07-04 05:13:04
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维度变换1.view = reshape view变化的前提是保证整个tensor的size不变。 注：所做的合并必须有物理意义！2、Squeeze（减少维度）/unsqueeze（增加维度） Squeeze是将没有参数的位置挤压。3、expand / repeat expand ：只是改变理解方式，并没有增加数据，只有在必要的时候拷贝数据 repeat：增加了数据 expand：只有维度是1的才
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2023-10-26 23:58:31
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今天，让我们来放松一下大脑，学习点轻松的东西————可视化工具Visdom，它可以让我们在使用PyTorch训练模型的时候，可视化中间的训练情况，无论是loss变化还是中间结果比较。相比干呆呆的瞪着命令行，Visdom让我们的调参之路变得更加生动和活泼了.~0. 前言对于一些任务，尤其是难以收敛以及情况复杂的，如果在训练过程中，实时可视化训练情况，将会让我们对训练手段进行及时调整，更好的达到目标，
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2023-09-15 15:24:15
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最近在 B站 刘二大人 学习PyTorch ，上传一些学习用的代码，仅供参考和交流。目录1、卷积层2、池化层3、ReLU函数4、卷积神经网络1、卷积层 卷积神经网络中每层卷积层（Convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的
