文章目录view()和reshape()transpose()和permute()contiguous 以后操作基于下述tensor。import torch
a=torch.rand(2,2,2)
print(a)view()和reshape()这两个功能很简单，就是把原来的tensor拍扁，变成8个数，然后按照你给定的形状恢复出来。问题， 怎么拍扁，就是把第二维里面数依次取出来，比如上面的就
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2024-03-03 10:53:25
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### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
简介今天在使用torch中的topk的时候, 对于dim产生了一些疑问. 后面也是找到了规律, 但是还是很困惑他为什么是这么设计的, 即dim与tensor本身的行列是不一致的. 然后就查了一下, 真的找到了一篇很好的文章, 解决了我的困惑, 就想在这里记录一下.我这一篇文章里的所有的动图, 都是来自与下面这篇文章, 写的非常直观.原文链接(十分棒的文章), Understanding dime
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2023-08-25 22:05:33
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算法(algorithm)本质上是一连串的计算。同一个问题可以使用不同算法解决，但计算过程中消耗的时间和资源可能千差万别。那如何比较不同算法之间的优劣呢？目前分析算法主要从时间和空间两个维度进行。时间维度就是算法需要消耗的时间，时间复杂度(time complexity)是常用分析单位。空间维度就是算法需要占用的内存空间，空间复杂度(space complexity)是常用分析单位。因此，分析算法
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2023-09-17 12:31:48
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解释pytorch的维度理解 PyTorch 中维度的概念 | 文艺数学君x = torch.tensor([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
# 我们可以看到"行"是dim=0, "列"是dim=1
print(x.shape)
>> torch.Size([2, 3])于是, 我们会认为, torch.sum(x, dim=
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2023-10-01 09:14:42
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# NumPy维度与PyTorch维度
在深度学习和数据科学的领域，数组和张量是基本的数据结构。NumPy和PyTorch分别是处理这些数据结构的强大库。理解NumPy和PyTorch中的维度（dimensions）概念，不仅能帮助我们更好地处理数据，还能在构建深度学习模型时避免一些常见错误。
## NumPy中的维度
NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了一个强大的N维数组
python中数组切片[:,i] [i:j:k] [:-i] [i,j,:k]# 逗号“,”分隔各个维度，“:”表示各个维度内的切片，只有:表示取这个维度的全部值，举例说明如下
1.二维数组
X[:,0]取所有行的第0个数据,第二维下标位0的所有数据，第0列（从0开始）
X[:,1] 取所有行的第1个数据
X[:,1:]第一维全部取，即所有行，列上从第一列开始取，不要第0列
X[1,:]
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2023-08-07 21:14:49
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现代科技时代产生和收集的数据越来越多。然而在机器学习中，太多的数据可不是件好事。某种意义上来说，特征或维度越多，越会降低模型的准确性，因为需要对更多的数据进行泛化——这就是所谓的“维度灾难”。降维是一种降低模型复杂性和避免过度拟合的方法。特征选择和特征抽取是两种主要的降维方式。特征选择是从原有特征集中选出一部分子集，而特征抽取是从原有特征集收集一部分信息来构建新的特征子空间。本文将会
在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。区别相同点都相当于一个容器，有存放数据的功能都可以用for ... in 进行循环不同点序列存放的是不同类型的数据，迭代器中存放的是算法。序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数
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2024-05-16 19:11:36
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维度-父子维度改宽表维度 1 父子维度 父子维度即自引用表结构，好处是可以建立不固定
原创
2022-12-08 10:17:19
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维度-日期维度的建立 1 日期维度 日期维度存在于几乎所有的Cube中，它是最最普遍和最重要的维度之一。 要创建日期维度，首先需要创建一个日期维度表，并编写填充数据的存储过程。 日期维度表DimDate如下：drop table DimDatecreate table DimDate( DateKey int
原创
2022-12-08 10:23:31
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维度-父子维度的建立 1 父子维度 当维度表为自引用结构时，可以建立父子维度。自引用结构可以反映不限制层级深度的多叉树结构。 2 建立父子维度 维度-》右键-》新建维度-》使用现有表-》数据源视图“AdventureWorksDW”-》主表“DimEmployee”-》键列“EmployeeKey”-》名称列“FirstNa
原创
2022-12-08 10:24:24
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维度是一组数据的组织形式。数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念。 一维数据: 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。对应列表、数组和集合等概念。 列表和数组：一组数据的有序结构。 区别： 列表：数据类型可以不同 数组：数据类型相同 二维数据： 二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。 表格是典型的二维数据。其中，表头是二维数据的一部分 多维数据：
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2023-06-14 12:18:19
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Numpy数组的基本操作基本属性查看矩阵的维数查看每个维度的元素个数numpy.array 的数据访问numpy与list的区别创建与原矩阵不相干的子矩阵Reshape 基本属性查看矩阵的维数ndim方法查看每个维度的元素个数shape 返回元组（行，列）size 返回矩阵内的元素个数numpy.array 的数据访问访问一维数组的单个元素访问二维数组的单个元素矩阵的切片传2个参数传3个参数二维
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2023-10-10 11:55:18
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5.2 维度建模维度建模是一种将大量数据结构化的逻辑设计手段，包含维度和指标，它不像ER模型目的是消除冗余数据，维度建模是面向分析，最终目的是提高查询性能，所以会增加数据冗余，并且违反三范式。维度建模也是重点关注让用户快速完成需求分析且对于复杂查询及时响应，维度建模一般可以分为三种：星型模型雪花模型星座模型其中最常用的其实是星型模型5.2.1 背景在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表
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2024-06-10 00:18:14
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数据仓库建模规划（绝对重点）1. ODS层1）HDFS用户行为数据2）HDFS业务数据3）针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？（1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。（2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右）（3）创建分区表，防止后续的全表扫描2. DIM层和DWD层DIM层DWD层需构建维
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2023-07-12 21:00:21
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1.定义：维度（dimensionality），又称为维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。0维是一个无限小的点，没有长度。1维是一条无限长的直线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度(或部分曲线)组成面积。3维是2维加上高度组成体积。4维分为时间上和空间上的4维，人们说的4维通常是指关于物体在时间线上的转移。（4维准确来说有两种。1.四维时空，是指三维
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2023-09-26 22:00:15
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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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维度-雪花维度的建立 1 雪花维度 当事实表有多个维度但不是所有维度都直接与事实表进行关联时，我们称之为雪花维度。比如，产品维度直接关联事实表，但是产品维度又关联分类维度，此时我们称之为雪花维度。 2 建立雪花维度 维度-》右键-》新建维度-》使用现有表-》数据源视图“AdventureWorksDW”-》主表“DimPro
原创
2022-12-08 10:23:39
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一、数据的维度1.一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织。 2.列表和数组区别： （1）列表:数据类型可以不同 （2）数组:数据类型相同 3.二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式。表格是典型的二维数据其中，表头是二维数据的一部分。 4.多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。 5.高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。 6.数据维度的python表示
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2023-11-15 18:11:27
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