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
转载
2023-07-28 19:31:33
205阅读
文章目录1. 简介2. 张量初始化2.1. 直接从数据中创建2.2. 从NumPy的array创建2.3. 从另一个张量创建2.4. 用随机或常量值初始化3. 张量属性4. 张量运算4.1. 索引切片4.2. 张量连接4.3. 张量乘法4.3.1. 矩阵数乘4.3.2. 哈达马积4.3.3. 矩阵乘法5. In-place6. 与NumPy桥接6.1. Tensor转NumPy array6.2.
转载
2023-10-24 00:14:29
137阅读
pytorch学习笔记-张量(Tensor)操作张量是深度学习中必不可少的内容，虽然十分基础但是在整个深度学习中每个地方都会涉及到，下面从创建、运算、广播以及转换等方面记录一下学习心得，学习过程中参考了动手学深度学习(pytorch版本)和pytorch官方文档。 导入包:import torch创建Tensortorch.empty(5, 3) #创建一个5*3的张量，并不进行初始化
torch
转载
2023-10-26 10:23:42
94阅读
[PyTorch] 笔记01：张量及基本操作Outline张量
基础语法Torch张量转化为NumPy数组NumPy数组转化为Torch张量arange，range，linspace基本操作
运算重排部分数据选择扩张与拼接1 张量Tensor(张量）类似于NumPy的ndarrayndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。numpy.array(object, dtype =
转载
2024-04-17 11:18:59
48阅读
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
转载
2024-02-26 18:47:08
50阅读
张量是一棵树长久以来，张量和其中维度的概念把我搞的晕头转向。
一维的张量是数组，二维的张量是矩阵，这也很有道理。
但是给一个二维张量，让我算出它每一行的和，应该用 sum(dim=0) 还是 sum(dim=1)? 这个问题还得让我想个一会儿。
更别说四维的张量是什么，一百维的张量又是什么，这种问题了，我不知道，想想就头大。
但是直到把张量看成一棵树，许多问题就迎刃而解~如下图所示，分别表示三种不
转载
2024-07-24 04:48:54
15阅读
(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式：a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2)；(2)a[:2,:1,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的前1个数据，后两个维度全都取到；(3)a[:2,1:,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的
转载
2024-01-05 16:47:45
141阅读
------------恢复内容开始------------概括： 一. view/reshape 作用几乎一模一样，保证size不变：意思就是各维度相乘之积相等（numel（）），且具有物理意义，别瞎变，要不然破坏数据污染数据； 数据的存储、维度顺序非常重要，需要时刻记住&nbs
转载
2023-08-13 20:53:41
241阅读
1、在pytorch中，有以下9种张量类型 2、查看张量的基本信息 tensor=torch.randn(3,4,5) print(tensor.size()) print(tensor.type()) print(tensor.dim()) torch.Size([3, 4, 5]) torch.
转载
2020-03-06 20:39:00
396阅读
2评论
张量是pytorch的基本数据类型，因此有必要重新快速的学习下怎么使用操作张量。1：使用tensor直接创建b = torch.ten
原创
2022-12-14 16:21:59
154阅读
前言PyTorch 建立在张量之上，PyTorch 张量是一个 n 维数组，类似于 NumPy 数组。如果对 NumPy 较为熟悉，我们会在使用张量时看到语法上的相似之处：Numpy数组PyTorch张量描述numpy.ones()torch.ones()创建一个全 1 数组numpy.zeros()torch.zer
转载
2023-08-20 07:47:54
200阅读
一、张量的定义和变换 1.张量表示一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。 说明，torch.arange(12)可以得到一个一维的（有几层中括号就是几维数组，注意是层，不是个数），一个最内层的一个中括号中的一列数值都来描述一个点的信息）、由0~11数值组成的张量。 2.可以通过张量的shape属性来访问张量的形状. 说明：输出结果的torch.Size()表示一维里有12个元素。 3.可以通
转载
2023-09-15 22:31:47
221阅读
一、张量拼接与切分1.1 torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接tensor：张量序列dim：要拼接的维度举例：t = torch.ones(2,3)
t_0 = torch.cat([t,t],dim=0)
t_1 = torch.cat([t,t,t],dim=1)
print('t_0:{} shape:{}\nt_1:{} shape:{}'.format(t_0,t_0
转载
2023-09-17 13:38:35
128阅读
那么多相乘，讲实话我到现在也没仔细梳理过，所以现在搞一下子。 文章目录按位置*数乘torch.mul矩阵向量相乘torch.mv矩阵乘法torch.mm点乘积torch.dot黑科技@再加一个torch.matmul 首先声明一个向量和一个二维矩阵import torch
vec = torch.arange(4)
mtx = torch.arange(12).reshape(4,3)
print
转载
2023-10-09 15:39:59
236阅读
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
转载
2023-10-26 11:26:48
108阅读
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
转载
2023-09-27 22:27:49
298阅读
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
转载
2023-08-21 09:16:40
162阅读
一、前言 在现在AI各种技术需要luo地的时期，网络模型大小能够满足嵌入式平台极为重要，不仅仅需要看模型效果，也要看模型的计算量与参数，所以在评估模型的时候就要分析网络的参数量与计算量；二、推荐pytorch工具 1、ptflops &nb
转载
2023-08-21 10:37:20
129阅读
Pytorch 中，张量的操作分为结构操作和数学运算，其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构，数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。
推荐
原创
2023-01-05 14:19:14
1263阅读
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
转载
2024-06-24 21:00:13
110阅读
