# Python中的张量和矩阵求和
在科学计算和深度学习中，张量和矩阵是常用的数据结构。 Python中使用NumPy和TensorFlow等库可以轻松操作张量和矩阵，本文将介绍如何在Python中执行张量和矩阵的求和操作，并通过示例代码进行演示。
## 1. 张量和矩阵的概念
- **矩阵**：是一个二维数组，可以表示为多行多列的数字集。它广泛用于线性代数中。
- **张量**：是一个更加
Numpy的简介 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray广播功能函数整合 C/C++
转载
2023-10-09 22:04:13
177阅读
1 矩阵运算深度学习方法中引入矩阵计算的原因是矩阵能进行大规模的并行计算，将矩阵的计算方式引入计算机能很大程度上提升计算机的计算效率。1.1 标量、向量、矩阵和张量标量：独立存在的数，比如线代中的一个实数。
向量：一列按顺序排列的元素，通常用括号将这一元素括起来，其中每个元素都由一个索引值唯一地确定其在向量中位置。
矩阵：矩阵就是一个二维数组结构，用括号将其中的全部元素括起来，向量的索引值是一维的
# PyTorch张量加权求和
## 引言
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的功能和工具来简化深度学习任务的开发。其中，张量（Tensor）是PyTorch最重要的数据结构之一。张量可以看作是多维数组，它在深度学习中扮演着存储和计算数据的角色。本文将介绍如何使用PyTorch张量进行加权求和的操作，并给出相应的代码示例。
## PyTorch张量简介
在深入了解如何使用
原创
2024-02-05 03:47:25
752阅读
张量操作一、张量拼接 torch.cat() torch.stack()在新创建的维度上拼接 （返回一个拼接好的张量，不会改变原有张量） 参数 tensor:要拼接的张量(张量元组/列表)， dim：要拼接的维度(3个23的张量（23只有0/1维度）如果在0维度上拼接就变成了63如果在1维度拼接就是29) 如果使用torch.stack指定的dim为已有的维度，会把原有的维度向后推一个。然后在指定
转载
2023-11-01 16:49:08
346阅读
因此，尽管单个向量的默认方向是列向量，但在表示表格数据集的矩阵中，将每个数据样本以访问或遍历小批量的数据样本。
原创
2023-03-26 17:48:11
375阅读
点赞
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
转载
2023-06-19 18:58:18
615阅读
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
转载
2023-10-23 09:30:20
194阅读
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
转载
2023-05-26 10:08:33
176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
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
转载
2023-08-14 11:30:59
91阅读
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
转载
2024-09-01 10:09:23
43阅读
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
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
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
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
145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
# Python 张量简介及其应用
## 引言
在人工智能和深度学习的迅速发展中，"张量"这一术语日益频繁地出现在我们的视野中。张量是数据科学中的一种重要概念，它们是多维数组，能够存储和处理大量数据。在本篇文章中，我们将深入探讨什么是张量、如何在 Python 中使用张量，以及它们在机器学习中的应用。
## 什么是张量？
在数学中，张量是一种可以表示标量、向量和更高维结构的数据对象。简单来
原创
2024-10-10 04:50:33
109阅读
张量(tensor)其实是离散数学中的概念，有着清晰严格的定义，不过也很深奥，这里我们仅从程序员的角度简单理解一下。比如单个数字可以看做是0阶张量，一维数组就是1阶张量，二维数组（矩阵）就是2阶张量，依此类推。可以发现，张量是由一定规的数据集，有很好的抽象能力，能很好的刻画对象。比如对于个人，健康指标可以用0~1来表示，为0阶张量。健康状态可以用数组表示，
转载
2023-06-20 10:24:47
166阅读
本文是讲解如何在Python中实现CP张量分解，包括张量分解的简要介绍。主要目的是专注于Python中张量分解的实现。根据这个目标，我们将使用Python中提供的两个库(TensorLy和tensortools)实现张量分解，并使用Numpy(通过交替优化)实现张量分解的简单实现。此外，在重构误差和执行时间两方面对三种方法的结果进行比较。张量分解让我们简单地从标题中定义每个术语。张量：张量是一个多
转载
2023-10-24 08:40:59
154阅读
