feed_dict 方法它不止是一个方法，同时还是一个观念，让我们可以更加明确的了解到节点创立的时候，并不包含了让节点执行动作的过程，也因为 Tensorflow 这样的特性，我们可以让流程先创立好，最后等到要运算真正开始执行的时候，再放入数字即可，就好比先打造出一个游乐园，等着人进来玩游戏,详情如下简单代码：import tensorflow astf
m= tf.add(5, 3)
n = t
转载
2024-04-29 13:59:19
18阅读
## 使用Java实现张量基本概念与步骤指南
在机器学习和深度学习领域，张量（Tensor）是数据的基本表示形式。它可以看作是一个多维数组。本文将带领你完成在Java中实现张量的基本过程。我们将通过一个简单的流程表列出步骤，并详细解释每一步所需的代码和相应的注释。
### 流程概述
以下是实现“Java张量”的步骤：
| 步骤 | 描述
一般一维数组，我们称之为向量（vector）,二维数组，我们称之为矩阵（matrix）;三维数组以及多位数组，我们称之为张量（tensor）。
在介绍张量分解前，我们先看看矩阵分解相关知识概念。 一、基本概念矩阵补全（Matrix Completion）目的是为了估计矩阵中缺失的部分（不可观察的部分），可以看做是用矩阵X近似矩阵M，然后用X中的元素作为矩阵M中不
转载
2024-01-23 17:02:49
358阅读
最近看的一篇paper需要的背景知识（可能略有删改）目录1.张量简介2.张量的定义与运算2.1 张量(Tensor)2.2 纤维(Fibre)2.3 切片(Slice)2.4 内积(Inner product)2.5 矩阵展开(Unfolding-Matricization)2.6 外积(Outer Product)2.7 Kronecker乘积(Kronecker Product)2
文章目录1. pytorch张量1.1 初始化张量1.2 张量类型1.3 创建随机值张量1.4 张量属性1.5 将张量移动到显存2. 张量运算2.1 与NumPy数据类型的转换2.2 张量的变形2.3 张量的自动微分 1. pytorch张量PyTorch最基本的操作对象是张量，张量是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。张量类似NumPy的数组(ndarray)，与ndarra
转载
2023-10-11 10:15:38
141阅读
目录2.1 张量的数据类型2.2 张量的生成 (1)使用torch.tensor()函数生成张量 (2) torch.Tensor()函数（3）张量和Numpy数据相互转换（4）随机数生成张量（5）其他生成张量的函数2.3 张量操作 (1) 改变张量的形状 (2)获取张量中的元素（需要细化)2.4 张量计算
个人吐槽区：上一篇文章的学习是纯看书学的，后来发现这样有些看不进去，于是在B站上找了网课.......Element-wise operations（逐点运算）逐点运算，顾名思义，也就是两个同等规模的张量进行运算时，相同位置的数值进行同样的运算。举个栗子：import numpy as np
>>> x = np.array([ 1, 2, 5, 3])
>>>
转载
2023-12-28 20:34:33
99阅读
一. 概念：张量、算子 张量（tensor）理论是数学的一个分支学科，在力学中有重要应用。张量这一术语起源于力学，它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的，后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具。张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶
转载
2024-07-04 17:52:56
210阅读
PyTorch框架学习（二） — 张量操作与线性回归1 张量的操作1.1 拼接1.2 切分1.3 索引1.4 变换2 张量的数学运算2.1 加法运算2.2 减法运算2.3 哈达玛积运算(element wise，对应元素相乘)2.4 除法运算2.5 特殊运算 torch.addcdiv2.6 特殊运算 torch.addcmul2.7 幂函数2.7 指数函数2.8 对数函数2.9 三角函数2.1
转载
2023-09-14 22:03:42
157阅读
tensorx = torch.rand(4,5)
torch.save(x.to(torch.device('cpu')), "myTensor.pth")
y = torch.load("myTensor.pth")
print(y)list 保存到本地就是保存为.npy文件import numpy as np
a = [(u'9000023330249', 1), (u'13142928
转载
2023-06-30 10:09:39
217阅读
作者?️♂️：让机器理解语言か专栏?：PyTorch描述?：PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库。寄语?：?没有白走的路，每一步都算数！? 张量（Tensor）介绍 PyTorch 中的所有操作都是在张量的基础上进行的，本实验主要讲解了张量定义和相关张量操作以
转载
2024-03-11 20:50:12
106阅读
张量操作在tensorflow中，有很多操作张量的函数，有生成张量、创建随机张量、张量类型与形状变换和张量的切片与运算生成张量固定值张量tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)创建所有元素设置为零的张量。此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量。 tf.zeros_like(tensor, dtype=Non
转载
2024-01-11 13:49:16
136阅读
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
转载
2023-10-26 11:26:48
108阅读
Pytorch 零基础学习系列 之 创建张量在深度学习中，神经网路结构是基础；在Pytorch中，张量是构建神经网络的基础 。从本质上讲，Pytorch就是一个处理张量的库。一个张量可以是一个数字、向量、矩阵或者任何n维数组。比较重要的一点是张量可以在GPU上进行计算。例如，下图分别展示了1维张量，2维张量和3维张量：如何创建一般张量？方法一(1) 导入 pytorch 和 numpyimport
转载
2023-08-30 10:36:22
164阅读
Pytorch简介Pytorch是一个基于Python的深度学习框架，可以代替Numpy在GPU上进行科学计算。什么是TensorTensor即张量，类似于Numpy的ndarrays，tensor可以在GPU上使用以加速计算。Pytorch创建张量的常用方法创建一个未初始化的张量，其值不确定：# 初始化值不确定，由所分配内存的当前值决定
x = torch.empty(5, 3)
print(x
转载
2023-09-21 06:25:21
396阅读
(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]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2)；(2)a[:2,:1,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的前1个数据，后两个维度全都取到；(3)a[:2,1:,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的
转载
2024-01-05 16:47:45
141阅读
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
转载
2024-01-17 06:40:19
69阅读
张量对象张量（Tensor）是一种特殊结构，出于并行计算的需要设计，可在GPU等硬件加速器上运行。类似于数组和矩阵，用于对模型的输入输出，模型参数进行编码。 Pytorch中的Tensor类似于Numpy中的ndarray，二者可相互转换，且共享底层内存，可理解为同一数据引用的不同表现形式。修改其中之一会同时修改另一方。张量初始化可由现有数据对象创建张量，或根据维度创建：data = [[1, 2
转载
2023-08-21 09:16:40
162阅读
前言PyTorch 于 2016 年首次推出。在 PyTorch 之前，深度学习框架通常专注于速度或可用性，但不能同时关注两者。PyTorch将这两者相结合，提供了一种命令式和 Python编程风格，支持将代码作为模型，使调试变得容易，支持 GPU 等硬件加速器。PyTorch 是一个 Python 库，它通过自动微分和 GPU 加速执行动态张量计算。它的大部分核心都是用 C++ 编写的，这也是
转载
2023-09-27 22:27:49
298阅读
与矩阵分解一样，我们希望通过张量分解去提取原数据中所隐藏的信息或主要成分。当前主流的张量分解方法有CP分解，Tucker分解，t-SVD分解等，更新的方法大多是在他们的基础上做进一步的改进或引用。因此，张量分解也是张量算法的基础。下面分别做介绍。目录一、CP分解二、Tucker分解三、t-SVD分解四、张量链分解五、张量环分解一、CP分解CP分解是将任意高阶张量分解成多个秩为1的“因子张量”之和。
