在深度学习与自然语言处理（NLP）领域，使用 PyTorch 处理张量（tensor）时，经常会面临张量填充（padding）的问题。当样本的大小不同，尤其是在处理句子长度不一致时，填充可以帮助统一数据格式，使其适应批处理（batch processing）的需求。本篇文章将详细介绍如何在 PyTorch 中实现给张量之间的padding，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误
误差反向传播是指，对于每次求出的Loss（损失），通过链式求导法则和梯度下降法，更新所有要学习的参数。 例如，对于线性模型： 其可训练的参数就是与。PyTorch提供了很好的基于计算图的误差反向传播机制，也就是当我们建立完各个参数之间的运算关系之后，一步backward()，就可以求出它对于所有require_grad = True的变量的偏导数，以方便进一步进行梯度下降（GD）运算。注：PyTo
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2023-11-09 06:46:10
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# 用PyTorch实现张量的填充（Padding）
在深度学习中，张量（Tensor）是数据的基本表示形式。填充操作（Padding）是为了使输入的张量与目标张量（如卷积神经网络中的特征图）形状一致。在本篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch实现一个张量的填充，让它的形状与另一个张量相匹配。
## 整体流程
在实现填充操作之前，我们建议先明确整个操作的步骤，具体流程如下：
| 步骤
一般我们会认为2维卷积的计算分为了以下3类：1.full 2.same 3. valid参考：https://cn.mathworks.com/help/matlab/ref/conv2.html?same和valid相信各位同学都不陌生。Valid指不进行padding操作，而same则是通过padding使得卷积之后输出的feature map尺寸保持不变(相对于输
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2023-12-04 14:52:11
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一. Caffe、Tensorflow的padding策略在之前的转载过的一篇文章——《tensorflow ckpt文件转caffemodel时遇到的坑》提到过，caffe的padding方式和tensorflow的padding方式有很大的区别，输出无法对齐。这是为什么呢？下面简单回顾一下：卷积操作输出的形状计算公式是这样的：output_shape = (image_shape-filter
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2023-12-15 21:31:49
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pytorch与tensorflow主要是padding的指定不同。tensorflow主要有两种方式‘same’、与‘valid’。其卷积尺寸计算公式为：注：这里假设图像尺寸长宽一样 same：说明卷积之后的图像尺寸与输入图像一样，则 输出图像尺寸=输入图像尺寸/卷积核步长（若除不尽，向上取整） valid：相当于padding=0，表示没有填充 输出图像尺寸=(输入图像尺寸-卷积核尺寸)/卷积
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2023-12-06 20:18:32
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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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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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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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num_embeddings (python:int) – 词典的大小尺寸，比如总共出现5000个词，那就输入5000。此时index为（0-4999）embedding_dim (python:int) – 嵌入向量的维度，即用多少维来表示一个符号。padding_idx (python:int, optional) – 填充id，比如，输入长度为100，但是每次的句子长度并不一样，后面就需要用
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2024-01-03 12:42:42
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# PyTorch中的Padding：理解和应用
在深度学习中，特别是在处理图像和序列数据时，Padding（填充）是一项重要的操作。Padding使得输入数据适应特定的形状，从而便于进行卷积、池化等操作。本文将深入探讨PyTorch中的Padding及其应用，提供代码示例，并帮助你理解如何在实际项目中有效使用Padding。
## 什么是Padding？
Padding是指在数据的边界添加
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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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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1.BroadcastingBroadcasting能够实现Tensor自动维度增加（unsqueeze）与维度扩展（expand），以使两个Tensor的shape一致，从而完成某些操作，主要按照如下步骤进行：从最后面的维度开始匹配（一般后面理解为小维度）；在前面插入若干维度，进行unsqueeze操作；将维度的size从1通过expand变到和某个Tensor相同的维度。举例：Feature
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2024-06-07 21:52:43
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