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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# PyTorch 释放梯度缓存与内存管理
在深度学习模型的训练过程中，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的功能和灵活性。然而，随着模型的复杂性和数据集的增大，内存管理成为一个不可忽视的问题。本文将深入探讨如何在PyTorch中释放梯度缓存，并提供一些最佳实践，以优化内存使用。
## 神经网络训练过程
首先，让我们快速回顾一下神经网络的训练过程。训练神经网络通常包括以下几个
# PyTorch中的Tensor内存管理：del的作用及其释放机制
在深度学习中，PyTorch因其动态计算图和灵活的内存管理而受到广泛欢迎。Tensor是PyTorch中的基本数据结构，理解它的内存管理对于提高代码效率和性能非常重要。本文将探讨`del`语句在PyTorch中如何释放Tensor的内存，并配合示例进行详细说明。
## 什么是Tensor
Tensor是多维数组的通用化形态
梯度下降一、梯度下降算法引言深刻理解梯度下降算法梯度下降算法示例随机梯度下降算法 一、梯度下降算法引言我们知道在学习深度学习中，为了使我们具有最小的损失的网络，使其输出值与目标值尽可能地接近，使损失函数最小化。从而我们引入了梯度下降算法，它可以使我们得到一个最小值的目标损失函数。对于我们看到的任何一个模型，他都有自己损失函数。在学习简单线性回归时，既y=w*x，我们使用最小二乘法来求损失函数的最
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2023-10-27 06:59:52
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# PyTorch中的内存管理：使用del函数释放显存的有效性
在深度学习中，内存的有效管理是一个重要的问题。尤其是在训练大型模型时，显存的使用常常成为瓶颈。在PyTorch中，使用`del`函数能否有效释放显存？本文将对此进行深入探讨，并提供代码示例，帮助你更好地理解如何管理显存。
## 1. PyTorch中的显存管理
在PyTorch中，计算图和张量的分配通常会占用大量的GPU显存。一
文章目录一、维度改变1.flatten展开a.函数的基本用法b.示例2.unsqueeze增维a.函数的基本用法b.示例3.squeeze降维a.函数的基本用法b.示例二、张量变形1.view()a.函数的基本用法b.参数：c.注意事项d.示例2.reshape()a.注意事项b.示例3.reshape_as()a.函数的基本用法b.参数：c.示例d.注意三、维度重排1.permutea.函数的
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2024-06-27 11:39:31
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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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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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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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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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张量操作一、张量的拼接与切分1.1 torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度1.2 torch.stack()功能：在新创建的维度的上进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度（如果dim为新的维度，则新增一个维度进行拼接，新维度只能高一维） &nbs
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2023-07-28 19:31:33
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一般一维数组，我们称之为向量（vector）,二维数组，我们称之为矩阵（matrix）;三维数组以及多位数组，我们称之为张量（tensor）。
在介绍张量分解前，我们先看看矩阵分解相关知识概念。 一、基本概念矩阵补全（Matrix Completion）目的是为了估计矩阵中缺失的部分（不可观察的部分），可以看做是用矩阵X近似矩阵M，然后用X中的元素作为矩阵M中不
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2024-01-23 17:02:49
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detach的作用Tensor.detach() 的作用是阻断反向梯度传播，当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播，例如在生成对抗网络的训练当中，在训练判别器的时候不需要生成器进行反向梯度传播，这时候就会使用到 detach()
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2023-10-17 23:19:20
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# 在PyTorch中实现“del”的完整指南
欢迎来到PyTorch开发的世界！在学习如何使用PyTorch时，可能会遇到需要删除不再使用的变量或对象的情况。这里，我将向你详细解释如何在PyTorch中实现“del”的功能，同时还会提供具体的代码示例和说明。
## 总体流程
在PyTorch中，使用`del`语句可以删除变量或对象，使得Python的垃圾回收机制能够回收不再使用的内存。下面
原创
2024-09-13 05:34:57
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目录1.拼接torch.cat()
torch.stack()2.切分：torch.chunk()
torch.split()3.索引torch.index_select()
torch.masked_select()
torch.ge()，gt()，le()，lt() 4.变换：torch.reshape()
torch.trans
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2023-08-16 11:28:50
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PyTorch框架学习三——张量操作一、拼接1.torch.cat()2.torch.stack()二、切分1.torch.chunk()2.torch.split()三、索引1.torch.index_select()2.torch.masked_select()四、变换1.torch.reshape()2.torch.transpace()3.torch.t()4.torch.squeeze
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2024-06-24 21:00:13
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张量的操作：拼接、切分、索引和变换1张量的拼接与切分1.1 torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度1.2 torch.stack(tensors,dim=0,out=None)功能：在新创建的维度dim上进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度区别：cat不会扩展张量的
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2024-02-23 18:51:53
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2. pytorch 张量操作基本数据类型创建 tensor索引与切片tensor 维度变换 基本数据类型pytorch 数据类型对比PyTorch 是面向数值计算的 GPU 加速库，没有内建对 str 类型的支持。one-hot [0,1,0,0,···]Embedding(常用的编码语言[NLP])
word2vecglovePyTorch 内建的数据类型PyTorch 基本数据类
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2024-04-08 19:21:00
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