Pytorch学习笔记7——处理多维特征的输入这是一个糖尿病分类的数据集。每一行代表一个样本Sample，每一列叫做特征feature。在这里共有10个样本，每个样本有8个特征。Y为对应标签。 数据集准备工作就是：取出前8列得到X矩阵作为input，最后1列得到Y矩阵作为标签。 i表示样本索引，n表示特征索引。每一个特征值都要和权重进行相乘。 得到结果一定是标量。对于N样本处理，在torch里继承
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2024-03-07 11:20:16
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在进行深度学习时，使用 PyTorch 处理数据时，常常需要将 NumPy 矩阵数据转化为 PyTorch 张量，并在其中进行赋值操作。但在这个过程中，我们不太了解可能会出现的一个常见问题。今天，我们就来深入分析这种“pytorch np 矩阵赋值”问题，从背景开始分析，最后提供一个解决方案。
## 问题背景
在机器学习和深度学习项目中，数据处理是一个不可或缺的环节。许多用户在使用 PyTor
PyTorch学习笔记：torch.cat与torch.stack——数组的拼接torch.cat()torch.stack()cat与stack的区别 torch.cat()torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor官方解释：利用给定的维度连接给定的数组序列(cat代表concatenate)，所有数组必须具有相同的形状（连接维度除外）或为空
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2023-12-06 23:22:58
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不久前，Reddit 上一个帖子热度爆了。最主题的内容是关于如何加速 PyTorch 训练。作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 的深度模型时省力、最有效的17种方法。1.考虑换一种学习率变化的方法Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neura
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2023-08-21 14:08:04
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下面这篇文章中全面的介绍了PyTorch框架性能提升的方法，欢迎大家阅读～【CV算法内功】PyTorch框架性能提升大作战|补充篇为什么要进行数据读取加速？因为实际工程中可能会存在数据体量巨大的情况，加速读取数据可以减少训练时间。（1）prefetch_generator使用prefetch_generator库在后台加载下一batch的数据。安装：pip install prefetch_gen
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2023-10-16 10:02:29
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PyTorch 2.0 于 2022 年 12 月上旬在 NeurIPS 2022 上发布，它新增的 torch.compile 组件引起了广泛关注，因为该组件声称比 PyTorch 的先前版本带来更大的计算速度提升。这对我们来说是一个好消息，训练时间改进的结果令人印象深刻。PyTorch 团队在发布新闻稿和 PyTorch GitHub 上没有提到的是 PyTorch 2.0 推理性能。所以我们
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2023-10-31 18:33:09
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# PyTorch模型推理提速指南
在深度学习的实际应用中，PyTorch模型的推理速度往往是影响系统响应时间和用户体验的关键因素之一。本文将教你如何优化PyTorch模型的推理速度，帮助你在实现高效推理的过程中，逐步了解每个环节。
## 整体流程
下面的表格展示了实现PyTorch模型推理提速的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 选择合适
一、TensorTensor是Pytorch中重要的数据结构，可以认为是一个高维数组。Tensor可以是一个标量、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或者高维数组等。Tensor和numpy的ndarrays相似。import torch as t构建矩阵：x = t.Tensor(m, n)注意这种情况下只分配了空间，并没有初始化。使用[0,1]均匀分布随机初始化矩阵：x = t.rand(m,
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2024-05-20 23:52:28
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定义新矩阵np.zeros((行数，列数))来定义一个全是0的矩阵。c=np.zeros((4,3))
//定义了一个4行，3列的全零矩阵矩阵元素赋值//假设有整数列表为a，还有一个上面定义过的矩阵c
index=0
for i in range(0,4):
for j in range(0,3):
c[i][j]=a[index]
index+=1改变矩阵
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2023-05-18 15:22:40
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关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：「如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.15 分钟，训练
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2024-04-12 23:19:06
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配置pytorch环境断断续续配了三天，就简单记录一下最后成功的过程吧，留作纪念。新手小白，有说的不正确或者不合适的地方也请各位uu们指点！引言：出现的问题刚开始出现了很多问题，包括channel问题，To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for，还有Solving en
1维张量内积-torch.dot()内积返回的是一个值，如果都归一化了，可以看做相似度。torch.dot(input, tensor) → Tensor
#计算两个张量的点积（内积）
#官方提示：不能进行广播（broadcast）.
#example
>>> torch.dot(torch.tensor([2, 3]), torch.tensor([2, 1])) #即对应位置
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2023-09-02 13:59:17
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向量点乘：又叫做点积、内积、数量积、标量积，向量a[a1,a2,...,an]和向量b[b1,b2b...,bn]点乘的结果是一个标量，记作a.b； 得到一个值。叉乘：又叫向量积、外积、叉积，叉乘，向量a[x1,y1,z1]和向量b[x2,y2,z2]叉乘的运算结果是一个向量，并且两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直，记作axb；得到一个向量。
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2023-08-08 08:59:57
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当我们想初始化一个多维矩阵用来存储信息时，存在这样两种看起来相同的初始化赋值方式：my_board = [[""] * 8] * 8
my_board[0][0] = "♜"
print(my_board)
for item in my_board:
print(id(item))
my_board = [["" for _ in range(8)] for _ in range(8)]
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2023-06-02 23:26:21
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利用到Numpy库函数 numpy.diag_indices_fromimport numpy as np
#3×3的单位矩阵
a = np.eye(3)
#获取主对角线元素的索引
row, col = np.diag_indices_from(a)
#对主对角线进行赋值
a[row, col] = [3, 3, 3]
#or
a[row, col] = 3
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2023-05-25 14:19:14
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# PyTorch赋值操作入门指南
在深度学习和机器学习中，PyTorch是一个非常流行的框架。对于新手来说，理解数据赋值和复制的概念是很重要的。本文将教你如何在PyTorch中执行赋值操作，包括基本赋值和深拷贝与浅拷贝的理解。
## 整体流程
为了帮助新手更好地理解整个流程，下面是一个关于PyTorch赋值操作的简要步骤表。
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码
理论:向量:一行乘以一列: 内积: 结果一个数一列乘以一行: 外积: 结果一个矩阵 矩阵:点乘: *, mul: 对应元素相乘叉乘: dot, matmul: 矩阵乘法 (而矩阵乘法又可以理解为向量内积, 外积的结合体)传统的矩阵乘法可以看成: 行向量组成一列, 列向量组成一行 关于广播机制的补充说明:广播机制是用在对应元素的: 加, 减,
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2023-09-23 09:56:02
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1 矩阵的形变及特殊矩阵的构造方法 矩阵的形变其实就是二维张量的形变方法，在此基础上本节将补充转置的基本方法。实际线性代数运算过程中，一些特殊矩阵，如单位矩阵、对角矩阵等相关创建方法如下： &nb
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2024-04-17 20:11:47
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文章目录张量的线性代数运算1. BLAS和LAPACK的概览2. 矩阵的形变及特殊矩阵构造方法3. 矩阵的基本运算4. 矩阵的线性代数运算矩阵的迹矩阵的秩矩阵的行列式(det)5. 线性方程组的矩阵表达形式inverse函数: 求解逆矩阵6. 矩阵的分解特征分解torch.eig函数: 特征分解奇异值分解(SVD)svd奇异值分解函数 张量的线性代数运算也就是BLAS(Basic Linear
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2023-11-13 14:14:40
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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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