按运算符的操作数目划分一元运算符++、–、+、-二元运算符+、-、*、/、%三元运算符？：该运算符是Java语言唯一一个三元运算符按运算符的功能划分算术运算符一元算术运算符一元运算符涉及的操作数只有一个，由一个操作数和一元算术运算符构成一个算术表达式。一元算术运算符共有四种：+(取正)、-(取负)、++(自增1)、–(自减1)一元加和一元减运算符仅仅表示某个操作数的符号，其操作结果为该操作数的正值
# PyTorch矩阵乘法实现指南
## 简介
在深度学习领域，矩阵乘法是一项非常基础且常用的运算。PyTorch是一个流行的开源深度学习框架，提供了丰富的矩阵操作API，使得矩阵乘法的实现变得简单高效。本指南将介绍如何在PyTorch中实现矩阵乘法。
## 流程概览
为了帮助你理解矩阵乘法的实现过程，我们将使用以下流程图来展示整个过程。
```mermaid
graph TD
原创
2023-09-03 13:41:01
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PyTorch入门实战教程笔记（八）：基础张量操作4包含：数学运算，统计属性数学运算：Add/minus/multiply/divide:加减乘除基本运算（数学运算）Matmul：Tensor的矩阵式相乘（矩阵形式）Pow：矩阵的次方sqrt/rsqrt：矩阵的次方根Round：矩阵近似运算Add/minus/multiply/divide: 基本运算： 加减乘除可以用＋－* /，也可以用ad
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2024-01-25 20:03:40
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# 学习在 PyTorch 中使用 GPU 进行矩阵乘法的完整指南
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，广泛应用于机器学习开发中。利用 GPU 进行矩阵乘法能够显著提高训练速度，本篇文章将详细讲解如何在 PyTorch 中进行这一操作。
## 整体流程
我们将遵循以下步骤来实现 PyTorch 矩阵乘法的 GPU 加速。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-19 07:33:12
134阅读
pytorch初步学习（二）6：4维张量 4维张量类型，最常见例子就是批图像。而在现代的CPU和GPU上都对快速在多样例上执行相同操作而进行了专门的优化，所以我们对于处理一张或多张图像时所用时间的差别感受并不明显。也因此，使用一批样例比使用单样例更加常见。 批大小选择取决于许多因素，可以不去考虑。而不取更大批尺寸或完整数据集的主要原因是GPU的内存限制。我们最常用的批尺寸是16，32，64。 其实
torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul()的区别一、简介torch.mul(a, b) 是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵；torch.mm(a, b) 是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵。torch.
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2023-11-09 01:07:45
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在上一篇文章中，有一个看待矩阵和向量乘法的视角，就是可以把矩阵理解成向量的函数，可以把一个向量，转换成另外的一个向量。 矩阵做这种向量间的转换，最典型的应用就是在图形中：介绍矩阵数量乘的时候，举过这样的一个例子：有一个矩阵P，每一行都代表二维平面中的一个点的话，我们把这个矩阵P数量乘于2以后，得到的结果就相当于是把其中的每一个点的x坐标和y坐标都扩大2倍，画出图像化界面就
1. 二维矩阵乘法 torch.mm()也就是最基本的矩阵乘法，需要满足对应维度的要求，否则报错torch.mm(mat1, mat2, out=None) mat1，mat2 ，输出 out 。2. 三维带batch的矩阵乘法 torch.bmm()torch.bmm(bmat1, bmat2, out=None)由于神经网络训练一般采用 mini-batch，经常输入的是三维带 batch 的
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2023-10-27 09:21:17
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参考 1. torch.bmm; 2. torch.matmul; 完
原创
2022-07-11 12:19:23
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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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下面是我机器中的cpu和gpu型号31.4 GiB
Intel® Core™ i7-8700K CPU @ 3.70GHz × 12
GeForce GTX 1080 Ti/PCIe/SSE2
64-bit代码会在下面给出 先看下整体的输出效果 对比了float32 float64 分别用numpy,torch cpu 以及torch gpu 运算矩阵相乘 运行1000次 方阵大小1-500,也
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2023-08-11 18:13:11
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题目：只用python的类和列表，实现矩阵乘法。分析：先给定用户输入，再实现乘法。若有矩阵a和b，axb的规则是a的每一行乘b的每一列，每一次都要求和。class Matmul(object):
# mat_shape = (row, col) 元组，矩阵大小
def __init__(self, mat_shape):
self.cube = []
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2023-06-03 18:55:30
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前几天群里有同学提出了一个问题：手头现在有个列表，列表里面两个元素，比如[1, 2]，之后不断的添加新的列表，往原来相应位置添加。例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]]，再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等。其实不动脑筋的话，用个二重循环很容易写出来：def trans(m):
a = [[] for i in m[0]]
for i
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2024-08-16 13:56:47
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# PyTorch矩阵乘法的卷积表示
在深度学习中，卷积操作是一个非常重要的概念，特别是在处理图像数据时。事实上，矩阵乘法可以通过卷积操作来实现，这将有助于我们更好地理解卷积神经网络的运作原理。本文将指导你如何在PyTorch中使用卷积来模拟矩阵乘法。
## 整体流程
以下是实现的整体流程：
| 步骤 | 描述 | 代码
作者：学Java的冬瓜 文章目录一、矩阵乘法：三层循环实现1、题目2、核心代码3、实现代码二、卡牌游戏：顺序表实现1、创建牌对象2、核心代码3、TestPokers类的main函数4、结果演示三、杨辉三角：二维集合实现1、直角三角形版1.1、核心代码1.2、测试和打印1.3、结果演示2、等腰三角形版 一、矩阵乘法：三层循环实现链接：pta.实现矩阵乘法1、题目1、定义Matrix(矩阵)类，要求
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2024-05-28 12:15:34
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标量简单操作 长度 向量简单操作 长度 其他操作 矩阵简单操作 乘法（矩阵*向量） 乘法（矩阵*矩阵） 范数 取决于如何衡量b和c的长度常见范数矩阵范数：最小的满足的上面公式的值Frobenius范数 特殊矩阵对称和反对称 正
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2024-08-15 13:50:15
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一、np.dot() 或者 @1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A, B)表示：对二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。对于一维矩阵，计算两者的内积。 a1 = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])
a2 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
#矩阵叉乘
#print(a1.dot(a2))
# print(a1@a2)
#输出：[
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2023-06-03 18:56:02
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先介绍向量的两种运算，一个行向量乘以一个列向量称作向量的内积，又叫作点积，结果是一个数；一个列向量乘以一个行向量称作向量的外积，外积是一种特殊的克罗内克积，结果是一个矩阵，假设和b分别是一个行向量和一个列向量，那么内积、外积分别记作和，,为了讨论方便，假设每个向量的长度为2。注意：外积在不同的地方定义方式不太一样，这里不详细讨论定义了内积和外积以后，我们讨论矩阵的乘法。矩阵是由向量组成的，因此对矩
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2023-08-26 13:09:44
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Tricks1. torch.sparse.FloatTensor(position, value)稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量(每一维中存储多个值)。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量，以及稀疏张量的大小来构造2. 查看list的维度信息利用np.array()转换成nadrray类型数据，输出shape属性即可3. torch.mul()和torch.mm()的区别
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2023-11-26 11:55:34
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混淆矩阵是评估模型结果的一种指标 用来判断分类模型的好坏 预测对了 为对角线 还可以通过矩阵的上下角发现哪些容易出错从这个 矩阵出发 可以得到 acc ！= precision recall 特异度？ acc 是对所有类别来说的其他三个都是 对于类别来说的下面给出源码 import json
import os
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2023-07-28 15:41:12
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