创建张量1TensorFlow中的Tensor表示张量，其实就是多维数组。在此之前，我们还学习过python中的列表listNumpy中的数组对象ndarray 它们也都可以作为数据的载体，那么它们有何区别呢？Python列表（list）元素可以使用不同的数据类型，可以嵌套在内存中不连续存放，是一个动态的指针数据读写效率低，占用内存空间大不适合做数值计算Numpy数组（ndarray）元素数据类型
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2023-12-24 18:29:31
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目录理解张量： 命名张量：（存疑） 张量的元素类型：使用dtype指定数字类型：张量的API： 张量的存储视图： 张量元数据的大小，偏移量和步长： 无复制转置 :高维转置 :连续张量:理解张量：张量（tensor）是一个数组，也就是一种数据结构，它存储了一组数字，这些数字可以用一个索引单独访问，也可以用多个索引访问。它是一个数据容器。它包含的数据几
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2023-06-20 20:39:06
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PyTorch是什么?基于Python的科学计算包，服务于以下两种场景:作为NumPy的替代品，可以使用GPU的强大计算能力 提供最大的灵活性和高速的深度学习研究平台一、Tensors（张量）Tensors与Numpy中的 ndarrays类似，但是在PyTorch中 Tensors 可以使用GPU进行计算.from __future__ import print_function
import
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2024-06-23 20:19:08
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PyTorch框架学习三——张量操作一、拼接1.torch.cat()2.torch.stack()二、切分1.torch.chunk()2.torch.split()三、索引1.torch.index_select()2.torch.masked_select()四、变换1.torch.reshape()2.torch.transpace()3.torch.t()4.torch.squeeze
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2024-06-24 21:00:13
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# PyTorch 图片转张量的基本概念与实现
在深度学习和计算机视觉领域，图像数据是最常见的数据类型之一。为了在 PyTorch 中处理图像，首先需要将图像转换为张量（Tensor）。本文将介绍如何使用 PyTorch 将图像转换为张量，并提供代码示例。
## 什么是张量？
张量是一种类似于数组的多维数据结构，广泛用于深度学习中。它可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的
原创
2024-08-17 05:06:44
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Tensor创建#设置默认数据类型为其他类型
torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)
ic(torch.tensor([1.2,3.4]).dtype)import torch
from icecream import ic
if __name__ == '__main__':
tensor = torch.Tensor([[1,
# PyTorch张量转置的实现
在机器学习和深度学习中，张量是数据处理的重要基础。张量转置是一个常见的操作，主要用于改变矩阵的维度，便于数据处理和模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现张量的转置操作，并提供一个清晰的流程和代码示例供您参考。
## 步骤流程
下面的表格展示了实现张量转置的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
## Python二进制转图片转张量
在计算机视觉领域，图像处理是一个非常重要的环节。有时候，我们需要将二进制数据转换为图片，然后将图片转换为张量（Tensor）以供深度学习模型使用。本文将介绍如何使用Python实现二进制数据到图片再到张量的转换过程，并提供相应的代码示例。
### 1. 二进制数据转图片
首先，我们需要将二进制数据转换为图片。在Python中，我们可以使用`PIL`（Py
原创
2023-12-20 09:29:30
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笛卡尔积 是一个域(这里我们取实数域)上的m维线性空间. 在中选基矢 , 中元素 : 其中均为实数. 对于给定的一组基矢， 可用 表示.实数域上n维线性空间选基矢 , 中元素:可表示为 , 其中均为实数.是线性空间和线性空间的笛卡尔积. 中元素是一个有序对, 它的基矢可为. 可由 m+n 个实数确定:所以是 m+n 维空间张量积 是到的同态映射(保持线性空间结构的映射)的集合, 称为 的对偶空间.
在使用 Python 和 TensorFlow 进行深度学习时，常常需要将张量（Tensor）转换为字符串，以便于对数据进行处理、打印或输出。然而，由于数据类型和格式的不同，这个过程往往充满挑战。下面，我将详细描述如何针对这一问题进行分析和解决。
### 问题背景
在一个具体的用户场景中，我面临着一个需要将 TensorFlow 张量转换为字符串的需求。在处理图像数据时，原始数据以张量形式存储
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
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2023-06-30 10:09:39
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元素和列表都是一种数据类型，在面向对象编程里，都有构造函数的概念。构造函数里的参数可以接纳元组或列表。所以，分别用 tuple（元组名）或 list（列表名）来实现即可。【参考代码】 In [6]: a_list = [1, 2, 3, 4] #创建一个列表
In [7]: a_tuple = ('a', 'b', 'c', 'd') #创建一个元组
In [8]:
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2023-05-26 20:44:08
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# Python 把 list 叠成一个张量的实现
## 引言
在进行数据处理和机器学习任务时，我们经常需要将数据组织成张量（tensor）的形式。张量是多维数组的概念，在Python中，我们可以使用NumPy库来创建和处理张量。本文将教你如何使用Python将一个列表（list）叠成一个张量。
## 整体流程
下面是将列表叠成张量的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
原创
2023-11-24 09:00:08
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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
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
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])
>>>
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2023-12-28 20:34:33
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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
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2023-10-11 10:15:38
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pytorch张量运算张量的简介生成不同数据类型的张量list和numpy.ndarray转换为TensorTensor与Numpy Array之间的转换Tensor的基本类型转换（float转double，转byte等）torch.arange()、torch.range()、torch.linspace的区别：张量的重排（reshape、squeeze、unsqueeze、permute、t
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2023-05-26 10:08:33
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5. Tensor 分解张量的最大特征之一是可以被紧密地表示为分解形式，并且我们有强大的保证方法来得到这些分解。在本教程中，我们将学习这些分解形式以及如何进行张量分解。关于张量分解的更多信息，请参考1。5.1. Tensor 的 Kruskal 形式其思想是将张量表示为一阶张量的和, 也就是向量的外积的和。这种表示可以通过应用典型的Canonical Polyadic 分解(也称为CANDECOM
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2023-10-23 09:30:20
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目录一、张量概述：二、初始化张量：直接使用Python列表转化为张量：通过Numpy数组（ndarray）转换为张量：通过已有的张量生成新的张量：通过指定数据维度生成张量： 三、张量属性：四、张量的运算：1.张量的索引和切片：2.张量的拼接：3.张量的乘法和矩阵乘法：乘法（点乘）：矩阵乘法（叉乘）：4.自动赋值运算：五、Tensor和Numpy的相互转换：1.由tensor转换为ndar
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2023-06-19 18:58:18
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