# PyTorch 降低维度
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用 PyTorch 来降低数据的维度。降低维度是在深度学习和数据处理中非常常见的操作，它有助于减少计算负担、提取关键特征和简化数据结构等方面。
## 流程概述
下面是降低维度的整个流程概述，我们将使用 PyTorch 来完成这个任务。
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 步骤 1 | 导入需要的库和模块
原创
2023-07-18 12:21:39
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# PyTorch 降低矩阵维度
在机器学习和深度学习中，数据的维度管理是非常重要的。当我们处理高维数据时，往往需要对数据进行降维，以减少计算负担并避免维度灾难。本文将帮助你学习如何使用 PyTorch 降低矩阵维度。
## 降低矩阵维度的整体流程
首先，我们需要了解整个降维的流程。以下是每一步的概述：
| 步骤 | 目的 | 代码示例
1. 扩展Tensor维度相信刚接触Pytorch的宝宝们，会遇到这样一个问题，输入的数据维度和实验需要维度不一致，输入的可能是2维数据或3维数据，实验需要用到3维或4维数据，那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单，只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。1.1 torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int) torch.unsqueeze(self:
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2023-06-14 20:44:07
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刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第3讲 梯度下降算法 梯度下降算法刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第3讲 梯度下降算法1. 梯度下降算法实现2. 随机梯度下降算法实现3. 总结4. 参考 1. 梯度下降算法实现# 梯度下降算法
import matplotlib.pyplot as plt
# step 1 准备数据
x_data=[1.0,2.0,3.0]
y_data=[2.0
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2023-10-31 23:14:13
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增加一个维度 out.unsqueeze(-1) 降低一个维度 out.squeeze(dim=1)
原创
2021-08-25 14:44:58
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解释pytorch的维度理解 PyTorch 中维度的概念 | 文艺数学君x = torch.tensor([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
# 我们可以看到"行"是dim=0, "列"是dim=1
print(x.shape)
>> torch.Size([2, 3])于是, 我们会认为, torch.sum(x, dim=
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2023-10-01 09:14:42
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简介今天在使用torch中的topk的时候, 对于dim产生了一些疑问. 后面也是找到了规律, 但是还是很困惑他为什么是这么设计的, 即dim与tensor本身的行列是不一致的. 然后就查了一下, 真的找到了一篇很好的文章, 解决了我的困惑, 就想在这里记录一下.我这一篇文章里的所有的动图, 都是来自与下面这篇文章, 写的非常直观.原文链接(十分棒的文章), Understanding dime
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2023-08-25 22:05:33
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## 降低张量维度
在处理数据时，我们经常会遇到高维数据，例如图像、语音等。然而，有时候我们需要将这些高维数据降低维度，以便更好地理解和分析数据。在Python中，我们可以使用各种方法来降低张量的维度。本文将介绍一些常见的方法，并提供相应的代码示例。
### 什么是张量？
在开始讲解降低张量维度之前，我们先来了解一下什么是张量。张量是一个多维数组，可以表示各种类型的数据。在Python中，我
原创
2023-10-12 06:11:54
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文章目录view()和reshape()transpose()和permute()contiguous 以后操作基于下述tensor。import torch
a=torch.rand(2,2,2)
print(a)view()和reshape()这两个功能很简单，就是把原来的tensor拍扁，变成8个数，然后按照你给定的形状恢复出来。问题， 怎么拍扁，就是把第二维里面数依次取出来，比如上面的就
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2024-03-03 10:53:25
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张量的维度和形变张量作为一组数的结构化表示，也同样拥有维度的概念。简便理解：向量就是一维的数组，而矩阵是二维的数组，以此类推，在张量中我们还可以定义更高维度的数组。张量的高维数组和numpy中高维array概念类似。记住：文章中提到的，t1为一维张量，t2为二维张量，t3为零维张量，t4为三维张量。1、创建一维、二维、零维、高维张量1.1 用简单序列创建一维张量#用一维列表序列创建一维张量
t1
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2024-05-09 16:05:07
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深度学习初探/02-Pytorch知识/04-Tensor维度变换一、重塑两者完全一致，reshape是pytorch为了保持与numpy的一致性而出现的缺陷：可能会破坏原有数据# 随机生成4幅MNIST数据集标准的手写数字图像
a = torch.rand(4, 1, 28, 28)
# 调用numpy的prod函数，打印a的实际大小（各个维度的乘积）
print(np.prod(a.size(
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2023-10-18 21:14:09
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1 contiguousTensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致。1.1 tensor的存储 Tensor多维数组底层实现是使用一块连续内存的1维数组，Tensor在元信息里保存了多维数组的形状。 &nb
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2023-11-06 20:41:25
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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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使用Pytorch构建神经网络一般分为四个步骤：数据构建与处理（Dataset）构建神经网络和损失函数（nn.Module）对参数进行优化（torch.optim）模型的保存与加载一、Tensor(张量) Pytorch基本操作是OP，被操作的最基本对象是Tensor。Tensor表示一个多维矩阵。比如零位就是一个点，一维就是向量，二维就是矩阵，多维相当于一个多维的数组。这个numpy是对应的。而
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2024-06-09 07:44:20
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本篇pytorch的维度变换进行展示，包含：view/reshapesqueeze/unsqueezeexpand/repeattranspose/t/permutebroadcast使用方法和含义均在代码的批注中给出，因为有较多的输出，所以设置输出内容的第一个值为当前print()方法所在的行维度变换import torch
import numpy as np
import sys
loc =
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2024-08-20 17:26:28
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1. 改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。示例代码：import torch
a = torch.rand(4, 1, 28, 28)
print(a.shape)
print(a.vie
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2023-12-25 13:27:54
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pytorch中对于矩阵要进行的操作很多，但是初学者可能并不很清楚矩阵的维度，以及当矩阵维度变大时候，怎么知道我们要操作的维度在哪里。1.学会观察中括号，了解你现在的输出数据到底是在几维空间。 tensor([[[0.1205, 0.1218],
[0.1326, 0.1112],
[0.1276, 0.1477],
[0.1228, 0.1
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2023-10-09 08:32:22
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2-pytorch基础知识 文章目录2-pytorch基础知识2.1-张量2.1.1-什么是张量2.1.2-创建tensor2.2-自动求导2.2.1-PyTorch机制2.2.2-数学基础2.2.3-动态计算图2.2.4-自动求导.ipynb2.3-并行计算 2.1-张量2.1.1-什么是张量张量（Tensor）是一个定义在一些向量空间和一些对偶空间的笛卡尔积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空
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2023-10-19 11:18:15
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维度变换1.view = reshape view变化的前提是保证整个tensor的size不变。 注：所做的合并必须有物理意义！2、Squeeze（减少维度）/unsqueeze（增加维度） Squeeze是将没有参数的位置挤压。3、expand / repeat expand ：只是改变理解方式，并没有增加数据，只有在必要的时候拷贝数据 repeat：增加了数据 expand：只有维度是1的才
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2023-10-26 23:58:31
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一、张量（一）张量介绍张量(也可以叫做Tensors)是pytorch中数据存储和表示的一个基本数据结构和形式，它是一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展。它相当于Numpy的多维数组(ndarrays),但是tensor可以应用到GPU上加快计算速度， 并且能够存储数据的梯度信息。
维度大于2的一般称为高维张量。以计算机的图像处理数据为例
3维张量，可以表示图像的：通道数×高
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2024-05-09 12:09:12
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