在深度学习中，损失函数是用来衡量模型参数质量的函数。说人话就是：真实值和预测值之间的差值分类任务中的损失函数这里重点说交叉熵损失①多分类任务多分类任务需要用激活函数softmax将输出转变成概率的形式，在多分类任务中，交叉熵损失函数的计算方法为： 为了熟悉理解这个公式，我们来看下面这个例子： 计算下面的交叉熵损失： 代入公式：L =-(0log0.1+1log0.7+0*log0.2)=-log0
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2024-06-25 04:18:52
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PyTorch教程-7：PyTorch中保存与加载tensor和模型详解保存和读取TensorPyTorch中的tensor可以保存成 .pt 或者 .pth 格式的文件，使用torch.save()方法保存张量，使用torch.load()来读取张量：x = torch.rand(4,5)
torch.save(x, "./myTensor.pt")
y = torch.load("./myT
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2023-11-02 06:46:31
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# 如何在pytorch中打印tensor
作为一位经验丰富的开发者，教导刚入行的小白如何在PyTorch中打印tensor是一项基础且必要的任务。在本文中，我将为你展示整个过程及每一步所需的代码，并对代码进行解释。
## 流程图
```mermaid
pie
title 教学流程
"步骤一" : 了解打印方法
"步骤二" : 导入PyTorch库
"步骤三"
原创
2024-02-25 04:24:35
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文章目录`Pytorch`的计算图与动态图机制1、计算图（Computational Graph）2、动态图机制 Pytorch的计算图与动态图机制1、计算图（Computational Graph）计算图是一个用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点(Node)和边(Edge)：结点表示数据：向量，矩阵，张量等边表示运算，如加减乘除卷积等例子：利用计算图表示第一步：创建和第二步：令
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2024-01-08 20:35:44
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# PyTorch Tensor格式打印教程
## 简介
在PyTorch中，Tensor是最基本的数据类型，可以看作是多维矩阵，用于存储和操作数据。在开发过程中，经常需要打印Tensor来调试和查看数据。本文将介绍如何在PyTorch中打印Tensor的格式。
## 整体流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用一个表格来展示步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-18 08:32:45
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# PyTorch 打印 Tensor 形状的详细指南
在机器学习和深度学习中，使用张量（tensor）是非常常见的，这意味着我们需要对张量的形状有一个清晰的了解。在这篇文章中，我将向你展示如何在 PyTorch 中打印张量的形状，并且详细解释每一步的操作。
## 操作流程
在讲解具体的代码之前，我们先来看一下操作步骤的流程。以下是实现目标的步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch 打印 Tensor 尺寸的科普
在深度学习中，Tensor是一个非常重要的数据结构。它是多维数组的通用表示。PyTorch作为一个灵活而强大的深度学习框架，广泛应用于学术和工业界。在使用PyTorch时，了解和打印Tensor的尺寸（即形状）是必不可少的操作。本文将通过代码示例来介绍如何打印Tensor的尺寸，并提供一些实用的背景知识。
## 什么是Tensor？
在数学
# PyTorch中打印Tensor大小的方法教程
## 1. 整体流程
下面是实现"PyTorch打印Tensor大小"的整体流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入PyTorch库 |
| 步骤2 | 创建一个Tensor对象 |
| 步骤3 | 打印Tensor的大小 |
接下来，将逐步介绍每一步的具体操作。
## 2. 步骤详解
原创
2023-09-29 04:19:08
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pytorch: Tensor 常用操作 torch.tensor是一个包含多个同类数据类型数据的多维矩阵。常用参数dtype: tessor的数据类型，总共有八种数据类型。其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor。 Data typedtypeCPU tensorGPU tensor32-bit floating pointtor
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2024-08-20 13:33:29
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一、tensor是啥：tensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。Tensor和Numpy中的ndarrays类似，但Tensor可以使用GPU进行加速计算二、如何使用：1. 在创立一个tensor数据类型的对象前，先明确一个事情：用 torch.tensor 来建立 tensor 数据结构 和 用 torch.Tensor 来建立 tensor 数据结构 有什么区别：to
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2023-10-09 00:01:12
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PyTorch–Tensor几乎所有的深度学习框架背后的设计核心都是张量和计算图，PyTorch也不例外一.Tensor的简介Tensor，又名张量，可能对这个名词似曾相识，因它不仅在PyTorch中出现过，它也是Theano、TensorFlow、 Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析，但从工程角度来讲，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一
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2023-11-18 22:44:16
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前言PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。系统默认的torch.Tensor是torch.FloatTens
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2024-02-21 19:47:35
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# 如何在PyTorch中打印tensor到文件
在这篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch将tensor数据打印到文件中。适合初学者的这一步骤将帮助你掌握基本的文件操作以及PyTorch中tensor的处理。整个过程将会分成几个步骤，并附上详细的代码和解释。
## 整体流程
为了清晰地展示整个流程，我们可以将步骤总结成一个表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 05:11:51
347阅读
目录python和Pytorch数据类型pytorch数据类型pytorch类型推断维度为0的标量标量判断维度为1的向量 Linear input维度为2的tensor Linear input batch维度为3的tensor RNN input维度为4的tensor CNN input其它的创建Tensor从numpy中引入 torch.from_numpy()从list中导入 torch.
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2023-10-11 20:24:58
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PytorchPytorch 是 Python 接口语言、可以使用GPU加速、构造动态神经网络（更灵活）、python优先Tensor的生成tensor的常见生成方式和性质tensor = torch.Tensor([[2,3],[4,5],[6,7]]) #生成tensor
E = torch.from_numpy #使用numpy生成tensor
torch_e = torch.from_nu
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2023-11-01 22:35:58
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作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
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2023-10-20 20:44:27
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文章目录前言一、tensor打印配置二、numpy读取csv三、python内库读取csv四、numpy->tensor五、连续值 序数值 分类值六、tensor切分及类型转换七、独热编码八、规约（归一化）九、寻找阈值总结 前言案例代码https://github.com/2012Netsky/pytorch_cnn/blob/main/3_tabular_wine.ipynb一、tens
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2023-12-09 14:14:15
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本文介绍一个用于 PyTorch 代码的实用工具 TorchSnooper。作者是TorchSnooper的作者，也是PyTorch开发者之一。GitHub 项目地址： https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper大家可能遇到这样子的困扰：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 te
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2023-12-04 11:41:38
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深度学习初探/02-Pytorch知识/01-Tensor张量数据类型一、Tensor的基本概念1、python数据类型与PyTorch数据类型的对比 Tensor中，size表示维度，决定了该数据的数据类型（如int型变量3，其dimension = 0；若要表示二维数组，则dimension = 2）2、PyTorch中String类型的表示与处理PyTorch本身不支持string，如果要处
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2024-05-30 09:04:01
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1. 基本配置导入包和版本查询： import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)#cuda版本查询
print(torch.backends.cudnn.version())#cudnn版本查询
print(t
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2024-08-07 16:47:14
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