Autograd模块PyTorch的Autograd模块是应用所有神经网络的核心内容，在张量(Tensor)上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，也就是自动求导的方法，从而简化了手动计算导数的复杂过程。在0.4之前的版本中，PyTorch通过使用Variable类来自动计算所有的梯度，该类主要包含三个属性：data：保存Variable所包含的Tensor。grad：保存data对
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2023-11-06 13:18:23
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在这篇博文中，我将讨论“PyTorch的tensor迭代”这个话题。Tensor是PyTorch的核心数据结构，已广泛应用于深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域。有效地迭代PyTorch的tensor能够显著提高我们的计算性能和代码效率。
## 背景定位
在许多机器学习和深度学习的应用场景中，我们需要对数据进行高效的迭代。例如，在处理大型数据集时，传统的循环迭代方式可能导致性能瓶颈。正如《
创建Tensor的多种方法从numpy创建import torch
import numpy as np
a = np.array([2, 3.3])
a = torch.from_numpy(a) # torch.DoubleTensor从list创建a = torch.FloatTensor([2, 3.3]) # 尽量少用这种方式,容易和给shape的情况看混淆
b = torch.t
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2023-08-24 17:08:55
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1.1TensorTensor，又名张量，读者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。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）和更高维的数组（高阶数据）。Tensor和Numpy的n
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2023-09-18 10:56:23
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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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这篇文章是个速查表，需要使用的功能直接点击目录到相应的用法。 目录创建tensor新建tensor的方法表格t.tensor和t.Tensor的区别基本操作查看tensor 大小: t.size(), t.shape()tensor转list: t.tolist()计算tensor中元素总个数： t.numel()调整形状：增减维度 t.squeeze(), t.unsqueeze()?索引操作T
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2023-09-24 16:16:04
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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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Tensor与Numpy相似，二者可以共享内存，而且之间的转换非常方便与高效。 最大的区别在于，Numpy中的ndarray只能在cpu中进行加速计算，而由torch产生的tenor可以放在GPU中进行加速运算。2.4.1 Tensor概述对Tensor的操作，从接口的角度分为两类：torch.funcitontensor.function torch.add(x,y)等价于x.add(y)从修改
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2023-08-21 10:57:13
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TensorTensor，又名张量，可以将它简单的认为是一个数组，支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组（高阶数据）。Tensor和numpy的array类似，但是Pytorch的tensor支持GPU加速。基础操作tensor的接口设计的与numpy类似，以便用户使用。从接口的角度讲，对tensor的操作可分为两类： （1）torch.fun
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2023-06-29 12:07:44
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类型定义Pytorch中的基本数据类型就是的张量（torch.Tensor），张量（torch.Tensor）可以理解为多维矩阵，矩阵中的每一个元素都具有统一的数据类型。根据元素数据类型的不同 Torch 定义了 10 种具有 CPU 和 GPU 变体的张量类型，如下所示：Pytorch中定义了一个Tensor类来实现张量，Tensor在使用上与numpy的ndarray类似，不同的是，Tenso
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2023-09-06 15:06:20
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文章目录一、tensor介绍二、tensor创建tensor元素数据类型tensor与numpy之间的转换三、tensor运算四、tensor成员变量shape五、tensor常用成员函数cat函数clone函数contiguous函数expand函数gather函数norm函数permute函数squeeze()和unsqueeze()函数sum函数transpose函数view函数 一、te
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2023-11-16 11:06:27
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常用操作创建tensor： torch.tensor([[1,2],[3,4]]) 直接根据数据创建 torch.empty(2, 3) 创建一个 未初始化的tensor torch.zeros(2, 3, dtype=torch.long) 创建一个long型全0tensor torch.rand(2, 3) 创建一个随机初始化的tensorx = x.new_ones(2, 3) 通过现有的t
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2023-09-15 17:53:47
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PyTorch入门学习-基本数据TensorTensor数据类型Tensor的创建与维度查看Tensor的组合与分块Tensor的索引与变形Tensor的排序与取极值Tensor的自动广播机制与向量化Tensor的内存共享 Tensor, 即张量，是PyTorch中的基本操作对象，可以看做是包含单一数据类型元素的多维矩阵。从使用角度来看，Tensor与NumPy的ndarrays非常类似，相互
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2023-09-21 15:37:18
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【Pytorch】Tensor基本操作一、Tensor概述二、Tensor张量的定义tensor基本定义获取tensor大小三、生成Tensor定义全0的tensor定义随机tensor定义未初始化数据的张量arange方法生成tensor四、Numpy 数据转换tensor转numpy格式numpy转tensor格式五、tenso运算操作加法减法乘法除法六、tensor维度变换unsqueez
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2024-07-04 21:18:51
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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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在文章PyTorch-Tutorials【pytorch官方教程中英文详解】- 1 Quickstart中是快速介绍版本。接下来具体看看pytorch中的重要概念：Tensor（张量）。官网链接：Tensors — PyTorch Tutorials 1.10.1+cu102 documentationTensors are a specialized data structure that ar
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2023-11-01 20:59:42
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张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……）note: torch.fun(tensor1)和tensor1.fun()都只会返回改变后的tensor，但是tensor本身的维度和数据都不会变。包括unsqueeze、expand等等。张量切片选择TORCH.INDEX_SELECTtorch.index_select(input, dim, index, *, out=None)示例&g
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2024-08-22 22:25:09
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上一篇博客讲述了如何根据自己的实际需要在pytorch中创建tensor，这一篇主要来探讨关于tensor的基本数据变换，是pytorch处理数据的基本方法。 文章目录1 tensor数据查看与提取2 tensor数据变换2.1 重置tensor形状:pytorch.view()2.2 增加/减少tensor维度:torch.unsqueeze()/torch.squeeze()2.3 tenso
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2023-08-26 16:01:49
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测试环境版本: torch1.7.1 + CPU python 3.6Tensor是pytorch中的“张量”，可以看作是类似numpy的矩阵 本文介绍如何创建与调整Tensor参考书目: 《深度学习框架pytorch: 入门与实践》陈云著首先引用torch:import torch as t1、创建tensor1）使用Tensor函数创建tensor# 1 指定形状
a = t.Tensor(2
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2023-12-13 02:29:42
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