参考iris数据集import torch
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
X,Y=load_iris(return_X_y=True)
# iloc按位置取值
print('X.shape:',X.sha
矩阵的点积就是矩阵各个对应元素相乘, 这个时候要求两个矩阵必须同样大小矩阵的乘法就是矩阵a的第一行乘以矩阵b的第一列，各个元素对应相乘然后求和作为第一元素的值。矩阵只有当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,它们才可以相乘,乘积矩阵的行数等于左边矩阵的行数,乘积矩阵的列数等于右边矩阵的列数卷积把模板（n*n）放在矩阵上（中心对准要处理的元素），用模板的每个元素去乘矩阵中的的元素，累加和等
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2023-10-09 14:50:39
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1.对角矩阵 不在主对角线上的元素全部为0的n阶方阵，称为对角矩阵.2.分块矩阵的对角阵
原创
2021-07-29 10:57:35
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# PyTorch中的对角阵：基础知识与示例
在深度学习和数值计算领域，对角阵是一种重要的矩阵形式。对角阵具有许多独特的性质，使得它在优化算法和神经网络等应用中变得尤为重要。本文将深入探讨对角阵的定义、性质，以及如何在PyTorch中实现和应用对角阵，并提供相关代码示例。
## 什么是对角阵？
对角阵是一个方阵，且只有主对角线上的元素非零，其余元素都为零。例如，以下是一个3x3的对角阵：
线性变换的矩阵的对角化，即寻求对角阵，使得~，需分几步走： (1)解方程，得根 为的特征值； (2)对每一个特征值，解齐次线性方程组，得基础解系，； (3)若，则~。即在基下的矩阵为。 numpy.linalg提供了函数eigvals用来计算方阵的特征值，其调用接口为 参数A表示方阵。返回值为的个根（包括重根）。需要提起注意的是，此处返回的根有可能是复数。对函数eigvals算出的每个ℝ中的特征值
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2023-06-03 19:55:05
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# PyTorch 分块矩阵的科普与应用
## 引言
在深度学习的实现中，矩阵运算起着至关重要的作用。尤其是在处理大规模数据时，分块矩阵（Block Matrix）可以有效地减少计算复杂度并提高效率。本文将探讨 PyTorch 中的分块矩阵的概念、实现方法、以及它在实际应用中的重要性。
## 分块矩阵的概念
分块矩阵是将一个大矩阵分解为几个小矩阵块，以便进行更高效的计算。许多线性代数的算法
原创
2024-09-06 06:24:04
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# PyTorch中的分块矩阵
在深度学习中，经常需要处理大规模的数据集和复杂的模型。分块矩阵是一种有效的数据结构，可以帮助我们在处理这些大规模数据时提高计算效率。PyTorch提供了一些功能，可以方便地操作分块矩阵。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中创建和操作分块矩阵的方法。
## 什么是分块矩阵
分块矩阵是将一个大矩阵分解为多个小矩阵的方法。通过将大矩阵分解为多个小矩阵，可以更高
原创
2024-03-07 05:39:11
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# PyTorch中的3维对角矩阵及其应用
在深度学习和科学计算中，矩阵是一个基础的数学工具。对于许多应用，将对角矩阵与多维数据结合使用是一种常见的操作。在PyTorch中，处理3维对角矩阵相对简单，本文将对此进行详细说明，并通过代码示例来帮助理解。
## 1. 什么是对角矩阵？
对角矩阵是指矩阵中除了主对角线上的元素以外，其他元素均为零的矩阵。例如，2维对角矩阵的形式如下：
```
D
线性代数学习笔记
原创
2022-09-24 01:04:34
1463阅读
1、tensor 维度顺序变换 BCHW顺序的调整tensor.permute(dims)将tensor的维度换位。参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。import torch
a = torch.rand(8,256,256,3) #---> n,h,w,c
print(a.shape)
b = a.permute(0,3,1,
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2023-10-11 11:36:32
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# 生成一个子矩阵全1的分块对角矩阵
## 简介
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch库生成一个子矩阵全为1的分块对角矩阵。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个空的分块对角矩阵
2. 生成一个子矩阵
3. 将子矩阵插入到对角矩阵的指定位置
4. 打印并验证结果
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个空的分块对角矩阵 |
原创
2023-07-18 12:20:07
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# PyTorch实现对角线的教程
在这个教程中，我们将学习如何在PyTorch中创建一个对角线矩阵。对角线矩阵是一个主对角线元素非零，其余元素均为零的方阵。整体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---------- | ------------------------------------
矩阵的QR分解： A=QR，其中Q为正交矩阵，R为上三角矩阵。 具体可以通过HouseHold变换做到，分步进行，如下图：如果矩阵A是可逆矩阵的话，那么分出的矩阵R一定是列线性无关的。此时，R的对角线元素一定是非零： 根据上面的绿色字体，这是因为一旦对角线元素为零，那么这一列就可以被它左边的列共同线性表示出来，也就是线性相关了。经济型的QR分解： 对上述分解出的Q矩阵进行矩阵分块，如下图绿色标注：
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2023-09-29 19:52:12
505阅读
对角化+特征分解比朴素矩阵乘法花费更多的时间问题描述 投票：2回答：2假设我们正在运行一些粒子模拟。我们有一个点p，例如(1, 1, 2)我们想应用一次线性变换N次。如果转换用矩阵A表示，那么最终的变换将由A^N . p给出。矩阵乘法的成本很高，我假设特征分解和对角线化将加快整个过程。但是令我惊讶的是，这种据说改进的方法花费了更多时间。我在这里错了吗？import timeit
mysetup =
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2024-01-25 09:34:03
78阅读
numpy的一些基础操作总结（1）numpy基础用法1 使用其他函数创建数组2 花式索引 利用嵌套列表进行索引3 数组形状的改变4 排序5 搜索6 字符串操作7 组合 numpy基础用法1 使用其他函数创建数组import numpy as np
np.arange(0, 10, 1)
np.linspace(1, 10, 10) # 等差数列
np.linspace(1, 10, 10, e
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2023-11-24 10:09:22
164阅读
1.逐元素操作这部分操作会对tensor的每一个元素（element-wise）进行操作，此类操作的输入与输出形状一致。1. abs/sqrt/div/exp/fmod/log/pow 绝对值/平方根/除法/指数/求余/求幂
2. cos/sin/asin/atan2/cosh 三角函数
3. ceil/round/floor/trunc 上取整/四舍五入/下取整/只
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2024-06-29 11:11:18
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transforms主要是对图片进行变换处理，相比PIL Image和numpy.array的图片格式包含了反向传播的一些信息，便于进行神经网络的学习。一些编程技巧：1、在函数括号内点击ctrl+p可以显示函数所需参数2、在红色报错位置点击alt+enter会出现解决方案3、常见的图片类型和打开（生成）方式(传入变量为文件地址) 类型：PIL
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2024-04-09 09:42:47
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在深度学习和科学计算中，PyTorch作为一个强大的库，能够高效地处理各种数学操作。其中，向量和对角矩阵的乘法在图神经网络等许多应用中非常常见。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现向量扩展乘对角阵的操作，涵盖从环境准备到实战应用的全过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境已经安装了必要的依赖包。以下是PyTorch及其依赖的安装指南：
| 依赖项 |
在深度学习的世界中，PyTorch作为一个流行的框架，提供了灵活且高效的张量操作，常常用于构建和训练神经网络。在处理张量时，我们有时需要特别关注矩阵的对角线元素，这就是“PyTorch 提取主对角线”的常见场景。
## 协议背景
在机器学习中，很多操作都需要从矩阵中提取主对角线元素。这常常与随机性、损失计算或特征提取相关联。在PyTorch中，提取主对角线的操作不仅简洁，而且性能优越，以下是相
# PyTorch 矩阵对角线翻转
在深度学习中，矩阵操作是一个非常常见的任务，而在矩阵的处理过程中，矩阵的对角线翻转（或称为主对角线翻转）是一个重要的操作。本文将详细探讨如何使用 PyTorch 实现这一操作，并附带相关代码示例。
## 什么是矩阵对角线翻转？
矩阵对角线翻转是指将一个矩阵沿其主对角线（从左上角到右下角）进行翻转。对于一个二维矩阵 `A`，其对角线翻转的结果是矩阵 `B`，
原创
2024-09-08 05:51:58
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