Pytorch简介Pytorch是一个基于Python的深度学习框架，可以代替Numpy在GPU上进行科学计算。什么是TensorTensor即张量，类似于Numpy的ndarrays，tensor可以在GPU上使用以加速计算。Pytorch创建张量的常用方法创建一个未初始化的张量，其值不确定：# 初始化值不确定，由所分配内存的当前值决定
x = torch.empty(5, 3)
print(x
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2023-09-21 06:25:21
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Pytorch 零基础学习系列 之 创建张量在深度学习中，神经网路结构是基础；在Pytorch中，张量是构建神经网络的基础 。从本质上讲，Pytorch就是一个处理张量的库。一个张量可以是一个数字、向量、矩阵或者任何n维数组。比较重要的一点是张量可以在GPU上进行计算。例如，下图分别展示了1维张量，2维张量和3维张量：如何创建一般张量？方法一(1) 导入 pytorch 和 numpyimport
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2023-08-30 10:36:22
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本文介绍PyTorch创建张量的三种方式，分别为直接创建、依据数值创建以及依据概率创建。1.直接创建1.1 使用数组创建1.1.1 语法：1.1.2 说明：1.1.3 程序：arr=np.ones((3,3))
print("arr的数据类型为："+str(arr.dtype))
t=torch.tensor(arr)
print(t)1.1.4运行结果：1.2 使用numpy创建1.2.1 语法
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2024-08-09 22:02:10
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1.张量的创建方法通过torch.tensor()方法创建张量，可通过多种形式创建，如下：（1）通过列表创建t = torch.tensor([1, 2])（2）通过元组创建t = torch.tensor((1, 2))（3）通过numpy数组创建import numpy as np
a = np.array((1, 2)) # a是一个numpy多维数组
t = torch.tenso
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2023-09-25 08:11:42
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一、torch.tensor()函数生成张量：A = torch.tensor([1.0,1.0],[2,2])
A
#tensor([1.,1.],
# [2.,2.])查看张量的一些属性：A.shape() #张量的维度
#torch.Size([2,2])
A.size() #张量的形状
#torch.Size([2,2])
A.numel() #张量中元素的数量
#4在使用to
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2023-11-02 06:48:02
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pytorch张量创建:将numpy转化为tensor的方法: torch.Tensor(),torch.from_numpy()创建指定数字大小或者指定shape的张量:torch.zeros(input=shape形状),torch.zeros_like(张量)根据概率创建张量。import torch
import numpy as np
# 1.首先通过np.ones((x,x)) 创
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2024-05-29 07:50:13
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# 如何使用 PyTorch 创建指定的张量
在深度学习和数据科学的领域，张量是数据的基本表示形式。如何利用 PyTorch 创建指定的张量是每个开发者必须掌握的技能。以下是实现该功能的流程和代码示例，旨在帮助初学者更好地理解这一过程。
## 步骤流程
我们将按照以下步骤进行创建指定张量的学习：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
导读虽然也有其他方式可以实现相同的效果，但是这几个操作可以让使用更加方便。PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。这5个操作是：expand()permute()tolist()narr
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2024-02-26 18:47:08
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张量的概念 张量，即Tensor，是PyTorch的基本数据结构。在数学概念中，张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。torch.Tensor中的属性：data: 被包装的Tensorgrad: data的梯度grad_fn: 创建Tensor的Function，如加法，乘法，这个操作在求导过程中需要用到，所以需要将其记录下来。requires_grad: 指示是否需要计算梯度is
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2023-11-10 05:06:58
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张量的创建张量张量的定义Tensor与Variable张量的创建1.直接创建torch.tensor()torch.from_numpy(ndarray)2.依据数值创建torch.zeros()torch.zeros_like()torch.ones()torch.ones_like()torch.full()torch.full_like()torch.arange()torch.linsp
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2023-10-14 11:02:01
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目录1.张量（Tensor）的概念1.1Pytorch中的张量 1.2Tensor与Variable2.张量的创建 2.1直接创建2.1.1通过torch.tensor()创建2.1.2通过torch.from_numpy(ndarray)创建2.2依据数值创建2.2.1通过torch.zeros()创建2.2.2通过torch.zeros_like()创建2.2.3通过tor
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2024-07-04 05:13:04
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【学习笔记】【Pytorch】张量（Tensor）的基础操作一、创建张量1.使用数据创建张量2.无需数据的创建选项3.torch.Tensor与torch.tensor的区别4.PyTorch中张量的创建方法的选择二、张量的属性1.张量的 torch.dtype2.张量的 torch.device3.张量的 torch.layout三、张量的形状四、重构张量reshape函数中-1表示的意义五、
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2023-11-09 08:48:34
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一、Tensor概念 张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。张量是三维及以上的数组。标量：是一个常数，为0维张量向量：是一行或者一列数组成，为1维张量矩阵：包含行和列两个维度。是2维张量。torch.Tensor包含的属性：dtype：张量的数据类型，如torch.FloatTensorsh
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2023-08-02 09:29:20
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pytorch基本数据类型——张量（Tensor），那张量到底是什么呢？张量类似于Numpy中的ndarray，我们都知道深度学习的基础是神经网络结构，而在Pytorch中，张量是构建神经网络的基础。比较重要的一点是张量可以在GPU上进行计算。所以从本质上来说，PyTorch 是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。下面分别展示了1维张量，2维张量和3维张量：接下来我
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2023-09-03 20:47:34
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张量是什么？张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。Tensor 与 Variablevariable 是 torch.autograd 中的数据类型，主要用于封装 Tensor ，进行自动求导data：被包装的 Tensorgrad：data 的梯度grad_fn：创建 Tensor 的 Function，是自动求导的关键requires_grad：指示是否需要梯度is_leaf：指
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2024-06-28 18:08:17
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一、张量tensor张量的三个特征：秩、轴、形状张量的秩是指索引的个数，轴是指每一个维度的最大的索引的值，张量的形状提供了维度和索引的数量关系。经常需要对张量进行重塑t.reshape(1,9)利用上述函数可以将张量按任意想要的形状进行重塑下面我们考虑具体的情况，将张量带入CNN的输入中这里的张量的秩为4，即[B,C,H,W]，其中后两个维度作为每一个像素的长和宽的索引，第三个维度作为RBG或者灰
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2023-10-26 11:26:48
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PyTorch框架学习（二） — 张量操作与线性回归1 张量的操作1.1 拼接1.2 切分1.3 索引1.4 变换2 张量的数学运算2.1 加法运算2.2 减法运算2.3 哈达玛积运算(element wise，对应元素相乘)2.4 除法运算2.5 特殊运算 torch.addcdiv2.6 特殊运算 torch.addcmul2.7 幂函数2.7 指数函数2.8 对数函数2.9 三角函数2.1
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2023-09-14 22:03:42
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前言PyTorch 于 2016 年首次推出。在 PyTorch 之前，深度学习框架通常专注于速度或可用性，但不能同时关注两者。PyTorch将这两者相结合，提供了一种命令式和 Python编程风格，支持将代码作为模型，使调试变得容易，支持 GPU 等硬件加速器。PyTorch 是一个 Python 库，它通过自动微分和 GPU 加速执行动态张量计算。它的大部分核心都是用 C++ 编写的，这也是
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2023-09-27 22:27:49
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张量对象张量（Tensor）是一种特殊结构，出于并行计算的需要设计，可在GPU等硬件加速器上运行。类似于数组和矩阵，用于对模型的输入输出，模型参数进行编码。 Pytorch中的Tensor类似于Numpy中的ndarray，二者可相互转换，且共享底层内存，可理解为同一数据引用的不同表现形式。修改其中之一会同时修改另一方。张量初始化可由现有数据对象创建张量，或根据维度创建：data = [[1, 2
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2023-08-21 09:16:40
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import torch import numpy as np print(torch.tensor([1,2,3])) print(torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5))) print(torch.empty([3,4])) print(torch.one
原创
2021-08-25 14:22:57
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