Tensor语法 文章目录Tensor语法一、Tensor基本概念二、Tensor的创建1、从现有数据创建2、从现有的numpy数组创建三、创建特殊类型的张量1、全0张量2、全1张量3、全x张量4、单位矩阵5、固定步长6、固定元素四、随机产生张量1、产生[0,1)的随机数2、产生随机整数3、产生N(0,1)随机数4、产生随机种子五、Tensor的合并1、连接张量2、堆叠向量六、Tensor的拆分1
创建Tensor的多种方法从numpy创建import torch
import numpy as np
a = np.array([2, 3.3])
a = torch.from_numpy(a) # torch.DoubleTensor从list创建a = torch.FloatTensor([2, 3.3]) # 尽量少用这种方式,容易和给shape的情况看混淆
b = torch.t
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2023-08-24 17:08:55
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Tensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组，可以使用GPU加速。import torch as t
# 构建5*3矩阵，只是分配了空间，未初始化
x = t.Tensor(5, 3)
# 使用[0, 1]均匀分布随机初始化二维数组
x = t.rand(5, 3)
# 查看x的形状
print(x.size())
y = t.rand(5, 3)
# 加法的第一种
# PyTorch释放Tensor
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习领域。在PyTorch中，Tensor是最基本的数据结构，类似于Numpy中的数组。在使用PyTorch进行计算时，经常需要手动释放Tensor以释放内存。本文将介绍如何在PyTorch中释放Tensor，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要释放Tensor
在PyTorch中，Tensor是占用
Tensor目录一、张量Tensor二、模块导入三、创建tensor的方式（一）使用python中的列表创建tensor（二）使用numpy中的数组创建tensor（三）使用torch的API创建tensor二、pytorch中tensor的常用方法三、tensor的数据类型 一、张量Tensor二、模块导入import numpy as np
import torch三、创建tensor的方式
目录 术语概念contiguous65535LL数组取值Half数据类型blobCTCLoss谱归一化ONNXQuantizationdynamic dispatchTensor的dispatchSize, storage offset, strideProtocol BufferMessageSpecifying Field TypesAssigning Field NumbersSp
原文地址： http://www.shijinglei.com/2020/04/20/pytorch%E9%87%8A%E6%94%BE%E6%98%BE
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2022-05-19 19:58:33
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作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
# Stable Diffusion：手动释放PyTorch显存
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，经常会遇到显存不足的问题。当我们的模型和数据集变得越来越大时，显存的使用也会越来越高。为了解决这个问题，PyTorch提供了自动释放显存的机制，但有时候这种自动释放可能会导致显存碎片化，从而限制了模型的训练效果。为了解决这个问题，我们可以手动释放显存并实现稳定的扩散（stable d
# Stable Diffusion: 手动释放PyTorch显存
在使用深度学习模型进行训练或推理时，往往需要大量的显存来存储模型参数和计算中间结果。然而，由于PyTorch默认使用的动态图机制，导致在每个操作后，显存并不会被立即释放，从而可能导致显存溢出的问题。本文将介绍如何手动释放PyTorch显存，以保持显存的稳定扩散。
## 问题背景
基于动态图的PyTorch框架，可以为开发者提
主要介绍一些pytorch框架常用的方法，这里torch环境实在torch0.3.1情况，请对号入座。。。 1、首先介绍我们学习pytorch的官方教程地址：http://pytorch.org/docs/master/index.html；还有一个中文文档:点击打开链接，0.4版本的官方文档：点击打开链接2、我个人也是 pytorch 的初学者，我以一个初学者的身份来简单介绍torch的使用，p
【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作 文章目录【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作一、创建Tensor二、数据操作2.1 算术操作2.2 索引2.3 改变形状2.4 Tensor、NumPy 和 标量 的 互通2.5 线性代数相关函数三、Tensor的广播机制四、运算的内存开销五、Tensor在CPU和GPU之间相互移动 一、创建Tens
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2023-09-03 18:11:20
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本文参考了官方文档及各个大佬的博客在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。本文涉及： Tensor属性：.gr
PyTorch教程【五】TensorBoard的使用
一、安装TensorBoard1、进入Anaconda Prompt，激活环境conda activate pytorch(或直接在PyCharm中打开Terminal终端)2、输入命令pip install tensorboard3、安装成功二、代码示例from torch.utils.tensor
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2023-07-24 18:21:35
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模型的保存和加载都在系列化的模块下先看保存的更详细的可以参考这里https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html#preserve-storage-sharing torch.save()并torch.load()让您轻松保存和加载张量：最简单的就是t = torch.tensor([1., 2.])
torch.save(t, 't
上一篇博客讲述了如何根据自己的实际需要在pytorch中创建tensor，这一篇主要来探讨关于tensor的基本数据变换，是pytorch处理数据的基本方法。 文章目录1 tensor数据查看与提取2 tensor数据变换2.1 重置tensor形状:pytorch.view()2.2 增加/减少tensor维度:torch.unsqueeze()/torch.squeeze()2.3 tenso
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2023-08-26 16:01:49
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在文章PyTorch-Tutorials【pytorch官方教程中英文详解】- 1 Quickstart中是快速介绍版本。接下来具体看看pytorch中的重要概念：Tensor（张量）。官网链接：Tensors — PyTorch Tutorials 1.10.1+cu102 documentationTensors are a specialized data structure that ar
pytorch作为一款经典的深度学习工具，几乎统治了科研/学生党在深度学习工具领域的全部江山。 从本篇博客开始，我将会陆续更新一些关于pytorch的基础用法和实战操作。 文章目录1 Tensor简介2 使用特定数据创建Tensor2.1 使用numpy格式的数据创建2.2 直接输入数据创建2.3 元素值相同矩阵的创建2.4 连续数据range的创建2.5 特殊矩阵的创建3 使用随机数据创建Ten
张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……）note: torch.fun(tensor1)和tensor1.fun()都只会返回改变后的tensor，但是tensor本身的维度和数据都不会变。包括unsqueeze、expand等等。张量切片选择TORCH.INDEX_SELECTtorch.index_select(input, dim, index, *, out=None)示例&g
测试环境版本: torch1.7.1 + CPU python 3.6Tensor是pytorch中的“张量”，可以看作是类似numpy的矩阵 本文介绍如何创建与调整Tensor参考书目: 《深度学习框架pytorch: 入门与实践》陈云著首先引用torch:import torch as t1、创建tensor1）使用Tensor函数创建tensor# 1 指定形状
a = t.Tensor(2
