目录(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作(1-2)tensor数据的维度变换(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作 1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式： a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]: 取第
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
系列文章目录第一章 人工智能发展大事件第二章 PyTorch基础 文章目录系列文章目录一、Tensor（张量）基本概念二、Tensor（张量）统计学方法三、Tensor（张量）基本操作总结 一、Tensor（张量）基本概念理解标量、向量、矩阵、张量 简单来说，张量是一个更加泛化的概念，包含了标量（0维张量）、向量
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2024-03-11 06:50:53
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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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文章目录前言一、合并与分割1.张量合并2.张量分割二、数学运算1.张量的四则运算2.张量的幂指运算3.张量的近似运算4.裁剪三、合并与分割1.范数2.序号索引1.未指定索引轴时2.指定索引轴时3.保持维度3.保留前K个值（TOP-K）4.逻辑关系（ > < = !=）四、where与gather1.where 条件赋值2.gather总结 前言补充一些常用的张量操作。一、合并与分割1
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2023-08-31 21:23:02
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一、前言 在现在AI各种技术需要luo地的时期，网络模型大小能够满足嵌入式平台极为重要，不仅仅需要看模型效果，也要看模型的计算量与参数，所以在评估模型的时候就要分析网络的参数量与计算量；二、推荐pytorch工具 1、ptflops &nb
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2023-08-21 10:37:20
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PyTorch是什么?这是一个基于Python的科学计算包，其旨在服务两类场合：替代numpy发挥GPU潜能一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台pytorch下的张量类似于numpy下的数组，并且张量也可用于在GPU上对程序进行加速Tensor的定义：torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)1、Ten
【Pytorch】张量张量（Tensor）：张量是一个 n 维数组，是 Pytorch 中经常用到的一个数据类型，我们可以这样理解：一维张量等同于向量，二维张量等同于矩阵。创建张量：空张量：x = torch.empty(size)全0张量：# 创建一个指定形状的全0张量：
x = torch.zeros(size)
# 创建一个形状与给定张量相等的全0张量：
x = torch.zeros_li
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2023-09-22 12:01:56
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参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3 张量操作与线性回归张量的操作拼接torch.cat()
torch.cat(tensors, dim=0, out=None)功能：将张量按照 dim 维度进行拼接tensors: 张量序列dim: 要拼
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2024-07-20 07:44:09
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文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三、张量的维度变换1.Veiw函数调整形状2.维度增加和减少总结 前言我们已经接触过Numpy中的数组，在拓宽一步，其实numpy中的多维数组（ndarray）就是一个张量数据。张量（Ten
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2023-09-29 22:30:12
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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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# PyTorch中张量的长度获取
在深度学习和机器学习中，张量是一个重要的数据结构。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了对张量的多种操作。在PyTorch中，我们经常需要获取张量的长度，以便理解数据的形状和结构，以及在训练模型时进行数据处理。本文将详细介绍如何在PyTorch中获取张量的长度，伴随代码示例，并使用状态图和Markdown语法进行说明。
## 张量的基本概念
张
文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三、张量的维度变换1.Veiw函数调整形状2.维度增加和减少总结 前言我们已经接触过Numpy中的数组，在拓宽一步，其实numpy中的多维数组（ndarray）就是一个张量数据。张量（Ten
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2023-09-29 22:30:11
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文章目录1.张量形状与维度1.1标量（0维张量）：1.2 向量（1维张量）：1.3矩阵（2维张量）：1.4高维张量：2. 张量其他创建方式2.1 创建全零或全一张量：2.2 创建随机张量：2.3 创建单位矩阵：2.4 创建序列张量：3. 张量元素3.1 查看元素类型3.2 张量元素类型转换4. 张量运算4.1 张量的基本运算p.2 张量间乘法点积运算4.3 张量元素运算函数4.3.1逐元素运算函
2. pytorch 张量操作基本数据类型创建 tensor索引与切片tensor 维度变换 基本数据类型pytorch 数据类型对比PyTorch 是面向数值计算的 GPU 加速库，没有内建对 str 类型的支持。one-hot [0,1,0,0,···]Embedding(常用的编码语言[NLP])
word2vecglovePyTorch 内建的数据类型PyTorch 基本数据类
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2024-04-08 19:21:00
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Tensor 概念张量的数学概念：张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高位扩展张量在pytorch中的概念：tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。variable是torch.autograd的数据类型，主要用于封装tensor，进行自动求导data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的function，是自动求导
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2024-05-31 11:41:38
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入门爱因斯坦简记法：是一种由爱因斯坦提出的，对向量、矩阵、张量的求和运算∑的求和简记法。在该简记法当中，省略掉的部分是：1)求和符号∑与2)求和号的下标i省略规则为：默认成对出现的下标（如下例1中的i和例2中的k）为求和下标。//讲的挺好矩阵乘法与高阶张量运算都有一个例子，都分析的很不错进阶在上面的字符串中，隐式地省略了重复的下标k，表示在该维度矩阵乘；另外输出中未指明下标i，表示在该维度累加,可
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2024-10-15 19:45:38
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文章目录一.张量的定义二.张量的生成1.torch.tensor()函数(1).创建(2).属性(3).张量求梯度2.torch.Tensor()类(1).普通创建(2).随机生成张量三.张量的数据类型1.获取张量的默认数据类型2.修改张量的默认数据类型3.张量数据类型转换4.torch和numpy转换(1).numpy 转 torch(2).torch 转 numpy四.张量的操作1.改变形状
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2023-08-17 21:19:07
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文章目录BasicsAbout shapesIndexingSingle-axis indexingMulti-axis indexingManipulating ShapesMore on dtypesReferences import tensorflow as tf
import numpy as npBasics张量是具有统一类型（dtype）的多维数组。它和 NumPy 中的 np.a
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2024-01-17 06:40:19
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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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