pytorch知识点1、tensor张量2、variable（变量）1.variable&autograd（自动求导）2.autograd&.backward()3.forward前向&backward反向4、Parameter&torch.optim(优化)3、Module（模型）4、神经网络训练过程5、pytorch与TensorFlow对比6、Pytorch
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2023-08-06 13:02:38
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一.运算符 1.运算符的概念 运算符就是对程序进行运算，对一个以上的操作项目进行运算。 例如：1+1 ,+号就是运算符。 2.运算符的分类 （1）算术运算符 + 加法运算符 - 减法运算符 * 乘法运算符 / 除法运算符 % 取模运算符 // 整除运算符 ** 幂运算 （2）赋值运算符 += -= *= /= **= %= //= （3）比较运算符 比较运算符是比较两个数之间的关系，总会返回一个布
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2023-08-17 16:54:57
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原位操作(in-place)，带“_”尾巴的都是原位操作，如x.add_(y) ，x被改变。 1、加法 import torch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]]) #Tensor得到的是浮点型 #x=t.tensor([[10,11],[20,21]],dtype
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2020-04-03 14:21:00
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@
目录
矩阵乘法
tensor的幂
exp()/log()
近似运算
clamp() 截断
norm() 范数
max()/min() 最大最小值
mean() 均值
sun() 累加
prod() 累乘
argmax()/argmin() 最大最小值所在的索引
topk() 取最大的n个
kthvalue() 第k个小的值
比较运算
矩阵乘法
只对2d矩阵有效，因为矩阵乘法是定义在2d矩
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2021-04-25 20:31:00
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本文介绍了tensorflow的常用函数，源自网上整理。 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlo
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2024-03-21 11:27:49
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返回一个标记元素是否为 finite/inf/nan 的mask 张量。标量说零维的张量，向量是一维的张量，矩阵是二维的张量。随机数 正态分布 标准分布。张量高于标量、向量、矩阵。
原创
精选
2024-02-26 11:18:28
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一、比较大小 torch.allclose()函数，比较两个元素是否接近，比较A和B是否接近的公式为 |A-B| <= atol+rtol*|B|import torch
A = torch.tensor([10.0])
B = torch.tensor([10.1])
print(torch.allclose(A,B,rtol=1e-05,atol=1e-08,equal_nan =Fal
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2024-04-13 11:35:54
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我们有时候需要对巨型的集合（数量在百万，千万甚至更大）进行一下运算，包括交集、并集、差集。以下总结了在Python中实现的集中方法，以及其优缺点。使用set方法：并集 s.union(t) 或者 s | t交集 s.intersection(t) 或者 s & t差集 s.difference(t) 或者 s - t特点速度快内存消耗大，一个1万个元素的集合，其占用的内存远大于1万 * 每
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2023-08-28 18:26:28
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# PyTorch Tensor 运算符重载教程
在深度学习开发中，有时我们需要对 PyTorch 中的 Tensor 类型进行自定义运算符重载。这一过程可以让我们更灵活地使用 Tensor，同时保持代码的可读性。本文将向您介绍如何在 PyTorch 中实现 Tensor 运算符重载，整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者 | 秦一@知乎编辑 | 极市平台来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/39935...
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2021-11-08 16:10:53
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目录python和Pytorch数据类型pytorch数据类型pytorch类型推断维度为0的标量标量判断维度为1的向量 Linear input维度为2的tensor Linear input batch维度为3的tensor RNN input维度为4的tensor CNN input其它的创建Tensor从numpy中引入 torch.from_numpy()从list中导入 torch.
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2023-10-11 20:24:58
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1.张量与数组运算，张量必须在cpu上
原创
2023-06-15 11:15:51
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原文：https://developer.51cto.com/art/202104/657236.htm您可以根据所使用的操作数来更改Python中运算符的含义。这种做法称为运算符重载，今天我们一起来聊聊运算符重载。一、什么是Python中的运算符重载?Python运算符用于内置类。但是相同的运算符对不同的类型有不同的行为。例如，+运算符将对两个数字执行算术加法、合并两个列表并连接两个字符串。Py
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2023-11-02 16:43:59
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在上一节的合集中，我们了解了Python运算符中的算术运算符和赋值运算符的相关知识，本节我们将进一步了解一下Python中运算符中的比较运算符和逻辑运算符的相关知识。1.比较（关系）运算符比较运算符，也称为关系运算符，用于对变量或表达式结果进行大小，真假等比较，如果比较结果为真，则返回true，如果为假，则返回false。比较运算符通常用在条件语句中作为判断的依据，在P
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2023-06-05 16:48:03
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pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 这个框架的名字中很直白，就是tensor的流动，所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西。 1.tensor到底是啥tensor 即“张量”。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率。在PyTorch
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2023-07-09 19:28:13
167阅读
select(dim, index) –>Tensor or number
按照
index
中选定的维度将
tensor 切片。如果tensor
是一维的，则返回一个数字。否则，返回给定维度已经被移除的
tensor
。
参数：
dim (int)-
切片的维度 --index (
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2024-04-26 13:00:15
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加速PyTorch, Tensorflow等框架的推理流程NVIDIA A30 GPU 基于最新的 NVIDIA Ampere 架构构建，可加速各种工作负载，例如大规模 AI 推理、企业培训和适用于数据中心主流服务器的 HPC 应用程序。 A30 PCIe 卡将第三代张量核心与大容量 HBM2 内存 (24 GB) 和快速 GPU 内存带宽 (933 GB/s) 结合在一个低功耗封装（最大 165
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2023-11-13 12:04:51
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# 如何实现 Python Tensor 的形状
在机器学习和深度学习领域，Tensor 是一种非常重要的数据结构。在 Python 中，Tensor 通常通过库如 NumPy 或 PyTorch 来实现。Understanding tensor shapes 是处理多维数组的重要技能。本文将为您介绍如何使用 Python 实现 Tensor 形状的定义与操作。我们将一步一步展开，便于您理解。
原创
2024-09-26 07:47:23
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# Python中的三角函数对tensor运算
在Python中，我们经常会用到三角函数来进行数学计算。而在深度学习领域，我们通常会使用tensor来处理大规模的数据。那么，如何将三角函数应用于tensor运算呢？本文将为您详细介绍这一过程。
## 三角函数在Python中的应用
Python中常用的三角函数包括正弦函数（sin）、余弦函数（cos）、正切函数（tan）等。这些函数可以直接通
原创
2024-05-27 03:23:24
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# 学习如何处理Tensor形状的Python指南
作为一名开发者，处理Tensor的形状是我们在深度学习中常遇到的一项基本技能。Tensor是多维数组的通称，形状决定了这个数组的维度以及每个维度的大小。对于刚入行的小白来说，理解并修改Tensor的形状是非常重要的。本文将带您一步步实现这一过程。
## 流程概述
以下是实现Tensor形状调整的基本步骤表格：
| 步骤 | 说明
