文章目录6 线性代数运算6.1 torch.mm()函数6.2 torch.bmm()函数6.3 torch.matmul()函数6.4 torch.eig()函数6.5 torch.inverse()函数6.6torch.cholesky()函数 6 线性代数运算6.1 torch.mm()函数torch.mm() 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行矩阵乘法操作。这个函数会接受两个张量
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2024-10-15 12:05:26
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在深度学习和计算机视觉领域，`PyTorch` 是一个强大的框架，允许用户使用灵活的张量操作和动态计算图构建复杂的模型。在处理图像时，`PyTorch` 的填充（Padding）功能可以帮助我们在卷积和其他操作中避免信息损失。本文将以复盘记录的形式，分享如何解决与 `PyTorch 填充` 相关的各种问题，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等内容。
### 环境准备
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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在深度学习的领域中，PyTorch 是一种流行的框架，尤其适用于计算机视觉任务。当我们在处理图像数据时，常常需要对图像进行填充操作，例如处理空洞等问题。本文将围绕“PyTorch 空洞填充”这一主题，系统化地记录解决此类问题的过程，以便于大家理解和应用。
```mermaid
timeline
title PyTorch 空洞填充发展历程
2020-01 : 发布初始版本
# PyTorch张量填充
在PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据类型，类似于NumPy中的数组。张量可以用来存储和处理数据，是深度学习框架中的核心数据结构。在实际应用中，我们经常需要对张量进行填充操作，即将张量的某些位置填充为指定的数值。本文将介绍如何在PyTorch中进行张量填充，并提供代码示例。
## 张量填充的操作
在PyTorch中，可以使用`torch.fill_
原创
2024-07-12 06:07:38
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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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# Python 矩阵空置填充教程
在数据处理和机器学习中，我们经常会遇到缺失数据的问题。今天我们将学习如何在 Python 中填充矩阵的空置部分。填充的方法有很多，常用的包括使用均值、中位数、众数或其他值来替换缺失值。本文将为你详尽介绍如何实现这一功能。
## 整个流程概览
我们将通过以下几个步骤来完成矩阵空位填充的任务。请参见下表：
| 步骤 | 描述
我们一天会遇到很多次推荐——当我们决定在Netflix/Youtube上看什么，购物网站上的商品推荐，Spotify上的歌曲推荐，Instagram上的朋友推荐，LinkedIn上的工作推荐……列表还在继续!推荐系统的目的是预测用户对某一商品的“评价”或“偏好”。这些评级用于确定用户可能喜欢什么，并提出明智的建议。推荐系统主要有两种类型:基于内容的系统:这些系统试图根据项目的内容(类型、颜色等)和
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2023-08-23 17:49:47
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文章目录前言一、Pytorch张量与数据类型1.生成随机矩阵2.查看随机矩阵规模3.Tensor（张量）基本数据类型及其转换二、张量运算与形状变换1.Tensor（张量）计算原则2.Tensor（张量）形状变换三、张量微分运算1.张量的自动微分2. 设置Tensor不可跟踪计算（测试集常用）3.就地改变Tensor（张量）变量的requires_grad值 前言Pytorch最基本的操作对象是T
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2023-10-06 00:15:05
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第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器
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2024-01-17 14:45:37
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混淆矩阵（confusion matrix）1. 混淆矩阵介绍2. 代码实现2.1 数据集2.2 代码：混淆矩阵类2.3 在验证集上计算相关指标2.4 结果 1. 混淆矩阵介绍2. 代码实现2.1 数据集此数据集用于多分类任务（检测番茄叶片病虫害）。这里测试的数据集一共1250张图，1000张用于训练，250张用于验证，共分为5个类别。数据集结构如下： 数据集部分图片展示：2.2 代码：混淆矩阵
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2023-08-21 09:56:40
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稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一张碎片所需的边的数目很少，即稀疏的。同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到。这其实就是特征的稀疏表达。即使用少量的基本特征来组合更加高层抽象的特征。在神经网络中即体现出前一层是未加工的像素，而后一层就是对这些像素的非线性
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2024-01-20 22:17:55
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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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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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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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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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数据增强对深度神经网络的训练来说是非常重要的，尤其是在数据量较小的情况下能起到扩充数据的效果。本文总结了pytorch中使用torchvision提供的transform模块，进行数据增强常用的7种方式，并将每种操作封装为函数，便于CV（Ctrl）程序员使用，共包含以下8个部分（如果觉得有用请点个赞呀！！！）：（1）获取PIL.Image类型图片（准备数据）（2）中心裁剪（3）随机裁
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2024-04-20 11:47:56
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1、数据增强（data augmentation）数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。在中学阶段就已经接触过数据增强的概念，看一个例子，高中的五年高考三年模拟，假设学生是一个模型，五年高考真题是一个训练集，当年高考题是一个验证集，用来验证学习模型的学习能力和效果。对于这个例子怎么做数据增强呢？就是对历年的高考题的知识点进行分析和提炼，设计
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2023-08-28 11:13:02
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在深度学习框架中，PyTorch作为一个流行的选择，提供了丰富的功能以处理张量。在使用PyTorch时，我们常常需要将张量的某些部分填充为0，以便于后续处理。本文将详尽记录“pytorch 张量填充0”问题的解决过程，涵盖背景、技术原理、源码分析等多个方面。
### 背景描述
在2023年的深度学习研究中，张量运算的重要性越来越突出，尤其在自然语言处理（NLP）及计算机视觉（CV）领域，填充操
