首先比较一下Python列表（list）、Numpy数组（ndarray）、Tensorflow张量（Tensor）之间的区别：
>> Python列表：
元素可以使用不同的数据类型，可以嵌套
在内存中不是连续存放的，是一个动态的指针数组
读写效率低，占用内存空间大
不适合做数值计算
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2023-09-03 10:30:21
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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
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2024-07-04 17:52:56
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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
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2024-01-17 06:40:19
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第2章 神经网络的数学基础张量（tensor）一般来说，当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结构。张量是数字的容器，矩阵就是二维张量。张量是矩阵向任意维度的推广。张量的维度通常称作轴。仅包含一个数字的张量叫做标量（也叫 0D张量）在 Numpy 中，一个 float32 或 float64 的数字就是一个标量张量（或标量数组）。你可以用 ndim 属性来查看一个 Numpy 张量的轴的个数。
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2023-12-01 10:59:46
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numpy处理张量的包。张量是矩阵向任意维度的推广（张量的维度通常叫做轴 axis）。标量（0D张量） 仅包含一个数字的张量叫作标量(scalar，也叫标量张量、零维张量、0D 张量)。向量（1D张量） 数字组成的数组叫做向量（vector）或一维张量（1D张量）。矩阵（2D张量） 向量组成的数组叫作矩阵(matrix)或二维张量(2D 张量)。3D张量和更高维张量选
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2023-10-06 22:54:59
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陈天奇：内存张量结构DLPack的PythonAPI来了新智元2021-02-28 14:25:22【新智元导读】DLPack是一种开放的内存张量结构，用于在框架之间共享张量，近日，开发者陈天奇更新社交媒体详细介绍了为DLPack添加PythonAPI、语义和实现细节的内容。大家知道DLPack吗：深度学习从业人员或多或少都会有了解，诸如 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架，确实
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2023-11-14 09:20:24
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一、张量的操作: 拼接、切分、索引和变换一、张量的拼接与切分1、torch.cat()1、torch.cat()
功能: 将张量按维度dim进行拼接
torch.cat(tensors, dim=0, out=None)
tensors: 张量数据
dim: 需要拼接维度
主要有两种拼接方式：按行拼接和按列拼接，也就是dim=0和dim=1
e1 = torch.cat((A1,A2),
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2023-09-22 11:56:29
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文章目录一.张量的定义二.张量的生成1.torch.tensor()函数(1).创建(2).属性(3).张量求梯度2.torch.Tensor()类(1).普通创建(2).随机生成张量三.张量的数据类型1.获取张量的默认数据类型2.修改张量的默认数据类型3.张量数据类型转换4.torch和numpy转换(1).numpy 转 torch(2).torch 转 numpy四.张量的操作1.改变形状
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2023-08-17 21:19:07
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开始走起
Tensors
Tensors 类似于NumPy的 ndarrays, 另外，它还可以在GPU上使用加速计算。
from future import print_function
import torch构建一个 5x3 矩阵, 未初始化:
x = torch.empty(5, 3)
print(x)构建一个随机初始化的矩阵:
x = torch.rand(5, 3)
print(
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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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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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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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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张量什么是张量？一个数，一个数组，一个矩阵都是张量。张量包含多个属性，下面我将进行介绍。 张量的维度，叫做轴（axis）。维度可以无限扩充。查看张量维度：>>> x.ndim标量（0D张量）对应的是数值，例如1，2，3等。向量（1D张量）我们传统理解上的向量是（0,1）、（256,256）等，但这里向量相当于所谓一维数组。>>> x = np.arra
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2023-08-14 11:30:59
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TensorFlow这里简单总结一下TensorFlow的入门学习基础，作为TensorFlow学习之旅的启航。
张量（Tensor）TensorFlow 内部的计算都是基于张量的,张量是在我们熟悉的标量、向量之上定义的，详细的定义比较复杂，我们可以先简单的将它理解为一个多维数组：3 # 这个 0 阶张量就是标量，shape=[] [1., 2., 3.] # 这个 1 阶张量就是向量，sha
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2024-09-01 10:09:23
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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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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
pytorch张量操作张量的数据类型张量的生成torch.tensor()torch.Tensor()torch.ones_like()/torch.zeros_like()张量和numpy数据的相互转换随机数生成张量张量的操作torch.reshapetorch.unsqueeze()torch.squeeze().expend()/.expend_as().repeat()拼接与拆分张量的计
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2024-06-21 19:34:10
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