前言需要用到3DCNN，于是找到了torch.nn.conv3d，网上太多人写参数解读，但没什么人能讲得清楚的，于是我边理解边写代码验证，得到了我想要的结果。实例用3DCNN的开篇之作来当作例子解读一下这个函数的参数，首先来看一下它的网络结构图，网上有很多人解读这篇文章，我就不细说了，这个网络中全是重复的3D卷积 → 池化操作，池化的操作和2D卷积没有区别，所以就讲3D卷积，拿下图红框中的来举例。
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2024-01-10 16:15:10
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在深度学习中，PyTorch是一个广泛使用的框架，而内积（Dot Product）是向量运算中的一个基本操作，常用于计算神经网络中的相似度或加权和。本文将深入探讨在使用PyTorch时遇到的内积相关问题，并分享排查和解决的全过程。
## 问题背景
在进行模型训练时，我们的模型需要不断计算特征向量之间的内积，以便进行预测或优化。在某些情况下，代码虽然看似正确，但却持续输出错误的结果，导致训练效果
内建函数，Python内置的函数（build in function），不需要引用其他包，一般成为BIFabs()计算绝对值,abs(-10),接收number，返回一个numbermax()求序列的的最大值（可迭代的），同时也可以比较一些数字min()求序列的最小值（可迭代的），同时也可以比较一些数字len（）求序列的长度，（字典也可以，求index的个数）divmod(x,y)求x,y的商和余
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2023-11-06 13:30:51
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目录一. 任务模型展示二. 函数讲解 2.1 全连接层扛把子：torch.nn.Linear 2.1.1 函数的定义及参数功能 2.1.2 函数的数学表达与数据格式 《子任务章节》 2.1.3 函数的调用实例 2.2 激活函数：torch.nn.Sigmoid 2.2.1 函数的定义及参数功能 2.2.2 函数的调用实例 2.3 网络结构容器：torch.nn.Se
# PyTorch 张量内积的实现指南
在机器学习和深度学习中，张量运算频繁出现，而内积（点积）是其基础操作之一。本文将带领刚入行的小白掌握如何在 PyTorch 中实现张量内积。我们将首先列出整个实施步骤，接着详细讲解每一步的代码及其注释，并提供一些可视化的信息。
## 实施流程
以下是实现 PyTorch 张量内积的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
用Pytorch搭建一个双向GRU 最近课程需求，要做一个幽默度检测的回归任务，就自己搭建了一个进行幽默性回归任务的双向GRU神经网络模型。搭建GRU神经网络在初始化我的神经网络的时候需要5个参数：input_dim：向量的维度，由于我使用Google预训练好的BERT做的embedding，所以维度应该是768。原本还想做fine-tuning，但目前代码水平有限，就先forzen不fine-
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2023-11-18 14:57:28
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矩阵积import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print(np.vdot(a,b)) # vdot() 矩阵点积
# 矩阵点积计算：对应元素乘积之和，如例结果为：1*5+2*6+3*7+4*8
print(np.inner(a,b))
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2023-10-22 09:05:47
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在深度学习领域，尤其是在处理大规模数据时，向量计算变得至关重要。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了丰富的工具用于高效地进行数学运算，其中“点乘”和“内积”是最常用的操作之一。这篇文章将详细讨论如何在PyTorch中执行点乘和内积操作，并通过实例分析和性能优化提供实用的见解。
## 背景描述
在大数据分析和深度学习中，向量和矩阵的运算是基础。点乘（内积）可以应用于许多领域，如推荐系
# PyTorch求矩阵内积的科普介绍
在深度学习和科学计算中，矩阵运算是非常重要的一部分。尤其是在进行线性代数运算时，矩阵的内积是基础操作之一。PyTorch，作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了高效的方法来执行矩阵运算。在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch来计算矩阵内积，并通过代码示例来理解这一过程。
## 什么是矩阵内积？
矩阵内积（又称点积或数量积）是在线性代数中常用的运算之
1维张量内积-torch.dot()内积返回的是一个值，如果都归一化了，可以看做相似度。torch.dot(input, tensor) → Tensor
#计算两个张量的点积（内积）
#官方提示：不能进行广播（broadcast）.
#example
>>> torch.dot(torch.tensor([2, 3]), torch.tensor([2, 1])) #即对应位置
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2023-09-02 13:59:17
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向量的内积，外积向量向量的模向量的计算向量加减向量点乘（内积、点积、数量积）向量叉乘（外积、向量积）混合积混合积公式推导向量的几何运用 向量高中时的向量长这样： 在线性代数中，一个三维向量可以用矩阵表示，如： 所以对于一般的n元向量可以用矩阵表示，如：，向量中的每一个元素，都称作向量的一个分量。向量的模向量的模即向量的长度，如果A是n维向量，则A的模标记为：向量的计算向量加减向量 向量向量点乘（
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2023-11-08 22:12:28
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理论:向量:一行乘以一列: 内积: 结果一个数一列乘以一行: 外积: 结果一个矩阵 矩阵:点乘: *, mul: 对应元素相乘叉乘: dot, matmul: 矩阵乘法 (而矩阵乘法又可以理解为向量内积, 外积的结合体)传统的矩阵乘法可以看成: 行向量组成一列, 列向量组成一行 关于广播机制的补充说明:广播机制是用在对应元素的: 加, 减,
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2023-09-23 09:56:02
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# PyTorch中的3维对角矩阵及其应用
在深度学习和科学计算中，矩阵是一个基础的数学工具。对于许多应用，将对角矩阵与多维数据结合使用是一种常见的操作。在PyTorch中，处理3维对角矩阵相对简单，本文将对此进行详细说明，并通过代码示例来帮助理解。
## 1. 什么是对角矩阵？
对角矩阵是指矩阵中除了主对角线上的元素以外，其他元素均为零的矩阵。例如，2维对角矩阵的形式如下：
```
D
在深度学习领域，PyTorch 是一个十分流行的框架，它在处理多维数据时的灵活性让很多开发者感到方便。今天，我们将深入探讨如何实现“PyTorch 4维降3维”的问题，通常而言，这个过程涉及对张量的形状调节。随着版本的进化，PyTorch 提供了更为丰富的功能，让这一过程变得更加简单和高效。
### 版本对比
在 PyTorch 的不同版本中，处理维度的方式有所不同。有些功能在较新的版本中被优
1. Pytorch风格的索引根据Tensor的shape，从前往后索引，依次在每个维度上做索引。示例代码：import torch
a = torch.rand(4, 3, 28, 28)
print(a[0].shape) #取到第一个维度
print(a[0, 0].shape) # 取到二个维度
print(a[1, 2, 2, 4]) # 具体到某个元素上述代码创建了一个shape=
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2023-11-07 12:44:11
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判断tensorc1和c2每个元素是否相同: torch.all(torch.eq(c1, c2))矩阵乘法：对于高维(dim>2)的Tensor，定义其矩阵乘法仅在最后的两个维度上，要求前面的维度必须保持一致(此处的一致包括自动broadcasting后的一致)，就像矩阵的索引一样。 torch.matmul（c,d）近似值操作： a.floor(), a.ceil(), a.trunc(
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2023-11-19 07:46:50
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1、tensor 维度顺序变换 BCHW顺序的调整tensor.permute(dims)将tensor的维度换位。参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。import torch
a = torch.rand(8,256,256,3) #---> n,h,w,c
print(a.shape)
b = a.permute(0,3,1,
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2023-10-11 11:36:32
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# PyTorch: 从2D转换到3D的完整指南
在深度学习中，我们经常需要将数据进行维度变换，以适应不同的模型需求。特别是在处理图像数据时，常常需要将二维数据（如黑白或RGB图像）转换为三维数据。本文将带领你了解如何在PyTorch中实现从2D转换到3D的过程。
## 流程概述
下面是将2D张量转换为3D张量的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 04:40:16
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三维向量内积在许多领域中都扮演着重要的角色，包括计算机图形学、物理模拟和机器学习等。在Python中，利用数值计算库可以方便地进行三维向量的内积运算。本文将通过一个详细的复盘过程，探讨如何使用Python实现三维向量的内积，并对相关知识进行系统的分析与展示。
### 适用场景分析
三维向量的内积运算在多个领域都有广泛的应用，如：
- **物理学**：计算力或矢量之间的投影
- **计算机图形
# PyTorch 3D张量乘法实现指南
## 引言
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一种流行的开源框架，用于构建神经网络模型和进行数值计算。在实际应用中，我们经常需要进行张量乘法操作。本文将指导您如何使用PyTorch实现3D张量乘法。
## 整体流程
下面是实现PyTorch 3D张量乘法的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
partici
原创
2023-12-04 05:26:39
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