文章目录前言TensorIteratorConfigTensorIteratorBaseTensorIterator 前言在介绍正式内容之前，来看一个简单的问题，如何将两个数组相加？从工程师的角度，写一个 for 循环，然后依次相加不是就起来就可以了。看着很简单。但是，进一步，如果让它很快速，并且可以面对更多的情况呢？TensorIterator 就是干这个工作的。为了应对不同的情况，并且有一定
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2024-04-11 18:43:59
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一、点乘（*）==torch.mul【具备broadcast性质】a与b做*乘法，原则是如果a与b的size不同，则以某种方式将a或b进行复制，使得复制后的a和b的size相同，然后再将a和b做element-wise的乘法。点积是broadcast的。broadcast是torch的一个概念，简单理解就是在一定的规则下允许高维Tensor和低维Tensor之间的运算。1、* 标量Tensor与标
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2023-06-03 13:30:36
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点乘a与b做*乘法，原则是如果a与b的size不同，则以某种方式将a或b进行复制，使得复制后的a和b的size相同，然后再将a和b做element-wise的乘法。* 标量Tensor与标量k做*乘法的结果是Tensor的每个元素乘以k（相当于把k复制成与lhs大小相同，元素全为k的Tensor）。>>> a = torch.ones(3,4)
>>> a
te
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2024-04-10 12:54:55
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文章目录Tensor 与 VariableVariableTensorTensor的创建一：直接创建1.1 torch.tensor()1.2 torch.from_numpy()二、依据数值创建2.1 torch.zeros()2.2 torch.zeros_like()2.3 torch.ones()2.4 torch.ones_like()2.5 torch.full()2.6 torch
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2024-10-09 12:30:16
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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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torch.Tensor的4种乘法torch.Tensor有4种常见的乘法：*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档。点乘a与b做*乘法，原则是如果a与b的size不同，则以某种方式将a或b进行复制，使得复制后的a和b的size相同，然后再将a和b做element-wise的乘法。下面以*标量
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2024-05-16 10:11:58
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# 项目方案：使用 PyTorch 创建多维 Tensor
## 引言
在近几年的深度学习发展中，PyTorch 已经成为一种流行的框架，尤其是在学术界。PyTorch 的灵活性和简单性使其适合进行快速原型开发和实验。在这一项目方案中，我们将重点关注如何使用 PyTorch 创建多维 Tensor。多维 Tensor 是深度学习中的基本构建块，理解和掌握它对于构建复杂模型至关重要。
## 一
torch.Tensor有4种常见的乘法：*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档。点乘a与b做*乘法，原则是如果a与b的size不同，则以某种方式将a或b进行复制，使得复制后的a和b的size相同，然后再将a和b做element-wise的乘法。下面以*标量和*一维向量为例展示上述过程。*
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2023-11-03 13:42:36
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# PyTorch 多维 Tensor 写入文件
在深度学习及数据科学领域，Tensor 是数据处理的基本单元，尤其是在 PyTorch 框架中。Tensor 的维度可以高达数十维，这使得它们非常适合表示复杂的数据结构，如图像、文本和音频等。然而，在实际应用中，处理这些多维 Tensor 的过程中，我们常常需要将它们保存到文件中以便于后续的分析与使用。本文将探讨如何将多维 Tensor 写入文件
原创
2024-09-16 06:24:12
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为更好地保证教学质量和提高学生的学习积极性，我使用Python开发了一套课堂教学管理系统，具有在线点名、在线答疑、随机提问、在线作业管理、在线自测、在线考试、数据汇总、试卷生成、屏幕广播等功能，教师端运行界面如下图所示：该系统投入使用已有4个学期，效果非常好，不仅可以满足上课的各种需要，还可以作为“Python程序设计”课程的一个完整教学案例讲给学生，适用教材包括《Python程序设计基础》(董付
# PyTorch中的Tensor乘法
随着深度学习的快速发展，PyTorch作为一种流行的深度学习框架得到了广泛应用。在使用PyTorch进行深度学习时，Tensor是其核心数据结构之一，而Tensor的乘法操作则是深度学习模型训练中的基本运算之一。本文将详细介绍PyTorch中Tensor的乘法，并提供相关的代码示例。
## 什么是Tensor？
Tensor是一个多维数组，可以看作是标
# PyTorch中多维Tensor的转置：实用指南
在深度学习和科学计算中，Tensor（张量）是处理数据的基本单位。Tensor的维度可以是1D、2D甚至更高维。很多时候，我们需要对Tensor进行转置（transpose）操作，以便在不同的模型或算法之间传递信息。本文将探讨如何在PyTorch中进行多维Tensor的转置，并给出一个实际示例，帮助大家理解这一操作的重要性。
## 一、Te
原创
2024-10-13 06:36:38
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# 使用 PyTorch 实现多维 Tensor 的最大值
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，能够高效地处理多维张量（Tensor）。在这篇文章中，我们将介绍如何在 PyTorch 中计算多维 Tensor 的最大值，从而帮助新手开发者理解这一过程。
## 流程概述
在进行 Tensor 最大值计算之前，我们需要了解以下基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
1 张量的乘法张量乘法（Tensor Product）是一种在线性代数中常常使用的积分形式，它与标准的乘法类似，但在多个维度上进行操作。它在高维空间中的数学运算，有助于在机器学习中解决类似图像处理，自然语言处理和深度学习这样的复杂任务。张量乘法可以用来模拟神经元之间的连接，模拟神经元网络的发展。它也可以用来模拟复杂的模型，如语言模型，神经机器翻译，自动驾驶以及智能搜索等机器学习任务。张量乘法被视为
原创
精选
2023-05-05 12:44:26
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第13个方法torch.spares_coo_tensor(indices, values, siez=None,*, dtype=None, requires_grad=False)->Tensor此方法的意思是创建一个Coordinate(COO) 格式的稀疏矩阵，返回值也就h是一个tensor稀疏矩阵指矩阵中的大多数元素的值都为0，由于其中非常多的元素都是0，使用常规方法进行存储非常的
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2023-11-29 01:25:22
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问题描述使用LSTM做负荷预测问题，数据共计456行，每一行3个特征，用过去N个时间段特征，预测未来第N+1个时间点的特征，数据格式如下，用00:00:00-04:00:00的[feature1，feature2，feature3]，预测第05:00:00的[feature1，feature2，feature3]。本问题属于多变量预测，输入是多变量-多时间步，输出也是多变量，只不过输出是一个时间点
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2023-09-27 08:39:45
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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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【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作 文章目录【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作一、创建Tensor二、数据操作2.1 算术操作2.2 索引2.3 改变形状2.4 Tensor、NumPy 和 标量 的 互通2.5 线性代数相关函数三、Tensor的广播机制四、运算的内存开销五、Tensor在CPU和GPU之间相互移动 一、创建Tens
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2023-09-03 18:11:20
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PyTorch教程【五】TensorBoard的使用
一、安装TensorBoard1、进入Anaconda Prompt，激活环境conda activate pytorch(或直接在PyCharm中打开Terminal终端)2、输入命令pip install tensorboard3、安装成功二、代码示例from torch.utils.tensor
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2023-07-24 18:21:35
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本文参考了官方文档及各个大佬的博客在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。本文涉及： Tensor属性：.gr
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2023-11-25 17:40:43
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