目录1.张量（Tensor）的概念1.1Pytorch中的张量 1.2Tensor与Variable2.张量的创建 2.1直接创建2.1.1通过torch.tensor()创建2.1.2通过torch.from_numpy(ndarray)创建2.2依据数值创建2.2.1通过torch.zeros()创建2.2.2通过torch.zeros_like()创建2.2.3通过tor
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2024-07-04 05:13:04
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【学习笔记】【Pytorch】张量（Tensor）的基础操作一、创建张量1.使用数据创建张量2.无需数据的创建选项3.torch.Tensor与torch.tensor的区别4.PyTorch中张量的创建方法的选择二、张量的属性1.张量的 torch.dtype2.张量的 torch.device3.张量的 torch.layout三、张量的形状四、重构张量reshape函数中-1表示的意义五、
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2023-11-09 08:48:34
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在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，经常需要对输入的张量进行打乱处理以提高模型的泛化能力。这篇博文将详细探讨如何“pytorch打乱张量某个维度的数据”，并通过复盘记录这一过程，帮助大家更好地理解这一问题及其解决方案。
### 问题背景
在深度学习的训练过程中，样本的顺序会影响到模型的学习效率。若样本是按照顺序输入，模型可能会陷入局部最优解。为了解决这一问题，我们通常需要对输入数据进行
文章目录dim=0的标量dim=1的张量dim=2的张量dim=3的张量dim=4的张量计算Tensor中元素的数目Tensor类的成员函数dim() 可以返回张量的维度，shape属性与成员函数size() 返回张量的具体维度分量，如下代码定义了一个两行三列的张量：f = torch.randn(2, 3)print(f.dim())print(f.size())print(f.shape)输出结果：2torch.Size([2, 3])torch.Size([2, 3])dim=
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2021-06-18 14:10:11
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文章目录dim=0的标量dim=1的张量dim=2的张量dim=3的张量dim=4的张量计算Tensor中元素的数目Tensor类的成员函数dim() 可以返回张量的维度，shape属
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2022-02-07 16:25:46
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Pytorch 基本概念了解基本概念，以及学习常用的几个函数。张量（Tensor）PyTorch 张量(Tensor)，张量是PyTorch最基本的操作对象，英文名称为Tensor，它表示的是一个多维的矩阵。比如零维是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和numpy是对应的，而且 Pytorch 的 Tensor 可以和 numpy 的ndarray相互转换，唯
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2023-10-20 15:14:23
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4、张量 张量是pytroch中最重要的数据类型，神经网络中操作的数据都是张量。输入的图片是一个张量，中间的隐藏层也是张量，最后输出的结果也是张量。 所以懂得张量的基本操作就成了pytroch的基本功。 张量是一个多维数组，维度可以从0到n 如果维度为0那么就是一个常数，如果维度为1那么就是一个向量，如果维度为2那么就是一个矩阵，如果维度为3就是一个立方体，如果维度为4 …4.0 张量的介绍 Py
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2024-08-17 10:44:51
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1. 什么是张量张量是神经网络中最常用到的数据类型，神经网络中的输入、输出和转换都是依靠张量进行的。那么用计算机和数学中常用的一些数据类型归纳出张量首先介绍三个计算机学科名称：数字、数组、二维数组其次是这三个数学名称：标量、向量、矩阵以上 在不同学科中有不同的命名，但是他们的本质是相对应的。那么在计算过程中观察他们的索引数以及与张量的关系：所谓索引数即根据多少信息可以得出这个数字，例如我们需要在不
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2023-10-09 18:57:01
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# PyTorch 查看张量维度
在深度学习中，张量是数据的基本单位。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它使得在处理张量时变得更加方便和简单。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 查看张量的维度，并结合代码实例来更好地理解这一概念。
## 什么是张量？
张量是一个多维数组，类似于 NumPy 的数组。张量可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数据结
PytorchPyTorch的核心是一个提供多维数组（张量）以及由toch模块提供大量操作的库。张量及操作可以在CPU或GPU上使用。在PyTorch中，将运算从CPU转移到GPU不需要额外的函数调用。PyTorch提供的第2个核心功能是张量可以跟踪对其执行的操作的能力，并分析和计算任何输入对应的输出的导数。该功能用于数值优化，是由张量自身提供的，通过PyTorch底层自动求导引擎来调度。张量使用
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
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2023-09-17 13:38:35
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文章目录1，张量扩增([expand](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.expand.html?highlight=expand), [repeat](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.repeat.html?highlight=repeat#
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2024-05-18 17:28:27
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PyTorch 中对 tensor 的很多操作如 sum、softmax 等都可以设置 dim 参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 PyTorch 中的 dim 操作。首先看一下这个图，图中给出了维度标号，注意区分正负，从左往右数，括号代表的维度分别是 0 和 1 和 2，从右往
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2023-09-23 21:29:14
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最近在 B站 刘二大人 学习PyTorch ，上传一些学习用的代码，仅供参考和交流。目录1、卷积层2、池化层3、ReLU函数4、卷积神经网络1、卷积层 卷积神经网络中每层卷积层（Convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的
# 如何在 PyTorch 中取出某个维度的数据
在深度学习的过程中，我们常常需要对数据进行处理，提取特定维度的信息。这里，我们将讨论如何使用 PyTorch 来取出某个维度的数据。对于刚入行的小白而言，了解完整的流程和每一步所用的代码是非常重要的。接下来，我们将通过一个简单的示例来说明这个过程。
## 流程概述
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-10-06 05:21:38
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张量的操作1.张量的拼接与切分（1）张量拼接1. torch.cat（）：将张按维度dim尽心拼接参数:tensors：张量序列， dim拼接维度t = torch.ones(2, 3)
t_0 = torch.cat([t, t], dim=0)
t_1 = torch.cat([t, t], dim=1)
print("t_0:{} shape:{}\nt_1:{} shape:{}".fo
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2023-09-15 21:51:01
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# PyTorch中的某个维度索引
在深度学习中，使用张量（Tensor）作为数据的主要形式非常普遍。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活且高效的张量操作。本文将探讨如何在PyTorch中对某个维度进行索引，并通过代码示例详细说明。
## PyTorch张量基础
在深入某个维度索引之前，我们首先对PyTorch的张量有一个基本的了解。在PyTorch中，张量是一个多维数组，可
原创
2024-09-14 03:33:07
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在处理深度学习模型时，常常会遇到需要“删除某个维度”的情况。这在使用 PyTorch 进行张量操作时尤为常见。本文将详细记录解决“PyTorch 删除某个维度”问题的步骤和方法，确保读者能够掌握这一操作的具体实现与应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的准备工作完成。如下所示的版本兼容性矩阵，展示了 PyTorch 和其依赖库所需的兼容性信息。
| 技术栈 | 版本
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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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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