这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗给分类的实战任务教学。加减乘除就不多说了，±*/1 矩阵与标量这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1
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2024-02-10 07:33:21
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公众号新增加了一个栏目，就是每天给大家解答一道Python常见的面试题，反正每天不贪多，一天一题，正好合适，只希望这个面试栏目，给那些正在准备面试的同学，提供一点点帮助！小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。废话不多说，开始今天的题目：问：说说Python中的反射？答：在反射机制就是在运行时，动态的
np.stack 首先stack函数用于堆叠数组，其调用方式如下所示：np.stack(arrays,axis=0)其中arrays即需要进行堆叠的数组，axis是堆叠时使用的轴，比如：arrays = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]这是一个二维数组，axis=0表示的是第一维，也即是arrays[0] = [1,2,3,4]或者arrays[1] = [5,6,7,8]axis=i
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2024-08-09 18:43:17
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# 如何将Python保存文件后变成inf
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Python保存文件后将其变成`.inf`格式的文件。本文将分步骤介绍整个过程，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是完成此任务的整体流程，我们将在后续的章节中逐步解释每个步骤。
```mermaid
journey
title 整体流程
section 步骤一：读
原创
2023-09-21 02:49:32
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其中第一个维度表示行，第二个维度表示列，第三个维度表示颜色通道。因此，该张量的形状将是(10, 10, 3)。，它可以用作表示颜色图像的数据结构。假设我们有一个10x
原创
2024-07-10 16:43:46
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参考：【tensorflow】浅谈什么是张量tensor_sowhat-CSDN博客所有的输入数据，如字符
原创
2022-07-06 07:49:22
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输入与输出（input and print）
input():程序执行过程中，接受用户输入的内容
print():程序执行过程中，输出的内容
1. 直接输出内容
2. 输出多个和单个变量
3. 换行和不换行
4. 格式化输出
常用的格式化符号: %s (字符型占位符)
%d (十进制占位符)
%f (保留小数点后面六位有效数字，)
%.nf (保
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2023-08-19 13:56:58
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一、round（）函数 round函数很不常用，但是最近看程序的时候看到了，就在此记录一下。round（）函数很简单，就是对浮点数进行近似取值，保留几位小数。比如 第一个参数是浮点数，第二个参数是保留的小数位数，可选，如果不填的话默认保留到整数。 需要注意的一点是次函数在python2和python3中的使用有一点区别，如果python版本变动并且使用了这个函数的话，一定要仔细检查输出值是否正确。
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2023-08-28 17:47:34
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在使用 Python 进行数值计算时，遇到 `inf`（无限大）的情况是一个比较常见的问题。这通常是由于数值溢出或除以零导致的。然而，如何有效处理这个问题，使我们的计算正常进行呢？接下来，我将详细描述解决这个问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧，以及进阶指南。
为了开始解决问题，首先我们需要对环境进行配置。可以通过以下流程图和代码块来理解。
```mermaid
f
# 用Python进行数据分析
数据分析是一种使用各种技术和工具来解释、理解和推断数据的过程。它在各个领域都有广泛的应用，包括商业、科学、社会科学等等。Python是一种功能强大的编程语言，它提供了许多用于数据分析的库和工具。在本篇文章中，我们将了解如何使用Python进行数据分析。
## Python和数据分析
Python是一种通用的编程语言，但它也非常适合进行数据分析。Python有许
原创
2023-08-27 10:37:02
91阅读
## 实现Python inf的流程
为了帮助你实现“python inf”，我将分为以下几个步骤来进行说明：
1. 确定需求：首先，我们需要明确"python inf"的具体需求，即我们想要实现什么功能。
2. 了解基本知识：在实现之前，需要对Python的基本语法和相关知识有一定的了解，这将有助于我们理解和编写相应的代码。
3. 编写代码：根据需求，我们将编写相应的Python代码来实
原创
2023-10-29 10:12:04
82阅读
张量分解是一种，这些结构能够。通过分解，我们可以获得数据的紧凑表示，这在处理大规模数据集时尤其有用，因为它能减少存储需求并加速算法运行。张量分解在诸如信号处理、机器学习、计算机视觉、推荐系统、生物信息学等领域有着广泛的应用。
原创
2024-07-10 16:43:35
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TF的核心是围绕Graph展开的，简而言之，就是Tensor沿着Graph传递闭包完成Flow的过程。所以在介绍Graph之前需要讲述一下符号编程、计算流图、梯度计算、控制流的概念。张量(Tensor)名字就是TensorFlow，直观来看，就是张量的流动。张量(tensor)，即任意维度的数据，一维、二维、三维、四维等数据统称为张量。而张量的流动则是指保持计算节点不变，让数据进行流动。这样的设计
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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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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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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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
