在深度学习中，PyTorch是一个广泛使用的框架，而内积（Dot Product）是向量运算中的一个基本操作，常用于计算神经网络中的相似度或加权和。本文将深入探讨在使用PyTorch时遇到的内积相关问题，并分享排查和解决的全过程。
## 问题背景
在进行模型训练时，我们的模型需要不断计算特征向量之间的内积，以便进行预测或优化。在某些情况下，代码虽然看似正确，但却持续输出错误的结果，导致训练效果
内建函数，Python内置的函数（build in function），不需要引用其他包，一般成为BIFabs()计算绝对值,abs(-10),接收number，返回一个numbermax()求序列的的最大值（可迭代的），同时也可以比较一些数字min()求序列的最小值（可迭代的），同时也可以比较一些数字len（）求序列的长度，（字典也可以，求index的个数）divmod(x,y)求x,y的商和余
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2023-11-06 13:30:51
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# PyTorch 张量内积的实现指南
在机器学习和深度学习中，张量运算频繁出现，而内积（点积）是其基础操作之一。本文将带领刚入行的小白掌握如何在 PyTorch 中实现张量内积。我们将首先列出整个实施步骤，接着详细讲解每一步的代码及其注释，并提供一些可视化的信息。
## 实施流程
以下是实现 PyTorch 张量内积的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
矩阵积import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print(np.vdot(a,b)) # vdot() 矩阵点积
# 矩阵点积计算：对应元素乘积之和，如例结果为：1*5+2*6+3*7+4*8
print(np.inner(a,b))
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2023-10-22 09:05:47
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用Pytorch搭建一个双向GRU 最近课程需求，要做一个幽默度检测的回归任务，就自己搭建了一个进行幽默性回归任务的双向GRU神经网络模型。搭建GRU神经网络在初始化我的神经网络的时候需要5个参数：input_dim：向量的维度，由于我使用Google预训练好的BERT做的embedding，所以维度应该是768。原本还想做fine-tuning，但目前代码水平有限，就先forzen不fine-
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2023-11-18 14:57:28
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在深度学习领域，尤其是在处理大规模数据时，向量计算变得至关重要。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了丰富的工具用于高效地进行数学运算，其中“点乘”和“内积”是最常用的操作之一。这篇文章将详细讨论如何在PyTorch中执行点乘和内积操作，并通过实例分析和性能优化提供实用的见解。
## 背景描述
在大数据分析和深度学习中，向量和矩阵的运算是基础。点乘（内积）可以应用于许多领域，如推荐系
# PyTorch求矩阵内积的科普介绍
在深度学习和科学计算中，矩阵运算是非常重要的一部分。尤其是在进行线性代数运算时，矩阵的内积是基础操作之一。PyTorch，作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了高效的方法来执行矩阵运算。在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch来计算矩阵内积，并通过代码示例来理解这一过程。
## 什么是矩阵内积？
矩阵内积（又称点积或数量积）是在线性代数中常用的运算之
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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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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判断tensorc1和c2每个元素是否相同: torch.all(torch.eq(c1, c2))矩阵乘法：对于高维(dim>2)的Tensor，定义其矩阵乘法仅在最后的两个维度上，要求前面的维度必须保持一致(此处的一致包括自动broadcasting后的一致)，就像矩阵的索引一样。 torch.matmul（c,d）近似值操作： a.floor(), a.ceil(), a.trunc(
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2023-11-19 07:46:50
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目录一. 任务模型展示二. 函数讲解 2.1 全连接层扛把子：torch.nn.Linear 2.1.1 函数的定义及参数功能 2.1.2 函数的数学表达与数据格式 《子任务章节》 2.1.3 函数的调用实例 2.2 激活函数：torch.nn.Sigmoid 2.2.1 函数的定义及参数功能 2.2.2 函数的调用实例 2.3 网络结构容器：torch.nn.Se
1.什么是张量百科知识：“张量”一词最初由威廉·罗恩·哈密顿在1846年引入，但他把这个词用于指代现在称为模的对象。该词的现代意义是沃尔德马尔·福格特在1899年开始使用的。 这个概念由格雷戈里奥·里奇-库尔巴斯特罗在1890年在《绝对微分几何》的标题下发展出来，随着1900年列维-奇维塔的经典文章《绝对微分》（意大利文，随后出版了其他译本）的出版而为许多数学家所知。随着1915年左右爱因斯坦的广
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2023-12-07 11:13:05
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矩阵相乘一、向量的点乘和叉乘在介绍矩阵的乘法之前，需要先回顾总结一下向量的点乘和叉乘（矩阵的点乘叉乘和向量是不一样的）①向量点乘向量的点乘（dot produce）又称为内积，等于对应位置相乘再相加，两个向量点乘（内积）的结果是一个标量有两个向量，，从几何角度看，点积是两个向量的长度与它们夹角余弦的积点乘的结果表示在的乘积，反映了两个向量在方向上的相似度②向量叉乘向量叉乘（cross produc
文章目录一、基础运算二、矩阵的特殊运算1、矩阵的转置1.1、语法1.2、示例1.2.1、二维矩阵转置1.2.2、更高维度的张量转置2、方阵的行列式2.1、计算行列式2.2、示例：使用PyTorch计算行列式3、方阵的迹4、方阵的逆4.1、计算矩阵的逆4.2、使用PyTorch计算逆矩阵 二维张量又被称为矩阵。 对于矩阵的运算有加、减、逐元素乘、数乘、点积（矩阵乘法）、逐元素除、转置、逆、
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2024-07-31 16:09:10
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前言需要用到3DCNN，于是找到了torch.nn.conv3d，网上太多人写参数解读，但没什么人能讲得清楚的，于是我边理解边写代码验证，得到了我想要的结果。实例用3DCNN的开篇之作来当作例子解读一下这个函数的参数，首先来看一下它的网络结构图，网上有很多人解读这篇文章，我就不细说了，这个网络中全是重复的3D卷积 → 池化操作，池化的操作和2D卷积没有区别，所以就讲3D卷积，拿下图红框中的来举例。
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2024-01-10 16:15:10
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向量内积这个基本上是中学当中数学课本上的概念，两个向量的内积非常简单，我们直接看公式回顾一下：这里X和Y都是n维的向量，两个向量能够计算内积的前提是两个向量的维度一样。从上面公式可以看出来，两个向量的内积就等于两个向量对应各个维度的分量的乘积的和。为了和矩阵乘法以及普通的乘法做区分，我们通常把两个向量的内积写成：\([x, y]=x^Ty\)。这里有一个很重要的性质，对于一个向量而言，我们可以用欧
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2023-09-09 10:05:23
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【内积 外积】inner productouter product运算结果： 内积->标量 外积->矢量物理应用举例： 内积->力做的功 外积->洛伦兹力（运动于电磁场的带电粒子所感受到的作用力：右手的大拇指与v同向，食指与B同向，则中指会指向F的方向。） ->角动量（位置动量和动量的外积；守恒，当
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2017-09-16 14:24:00
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# 如何在Python中实现内积计算
在这篇文章中，我将教你如何在Python中计算向量的内积。内积是线性代数中的一个重要概念，通过这一学习过程，你可以掌握Python编程的基础，有助于你在数据分析、机器学习等领域的进一步学习。
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现内积所需的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---------
原创
2024-10-11 04:23:50
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Tensorflow不定长卷积与解卷积 在用CNN处理某些图像或时序输入时，需要考虑输入长度不固定的情况。例如在做场景文字识别时，输入的图像是已经被检测出来的长方形的包含文字的图像，这些 “检测框” 的长度不一。一般有两种做法，第一种从数据下手，将输入 padding 或 resize，所谓 padding 即给定一个固定长度，将短于该长度的样本补零，将长于该长度的样本截断或丢弃，所谓 resi
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2024-10-25 12:57:25
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一、内积1.1、定义内积（inner product）又称数量积（ scalar product）、点积（dot product），是指接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+an*bn。使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为：
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2024-01-09 16:09:17
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