Tensor，又名张量，它不仅在PyTorch中出现过，它也是Theano、TensorFlow、 Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析，但从工程角度来讲，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）和更高维的数组（高阶数据）。Tensor和Numpy的ndarrays类似，但PyTorch的tenso
转载
2024-09-02 23:46:42
260阅读
文章目录一、简介二、查看帮助文档三、Tensor常用方法1、概述2、新建方法(1)Tensor(*sizes) tensor基础构造函数(2)ones(*sizes) 构造一个全为1的Tensor(3)zeros(*sizes) 构造一个全为0的Tensor(4)eye(*sizes)，构造一个对角线为1，其他位置为0的tensor(5)arange(s,e,step) 从s到e，步长为step
转载
2023-10-17 12:36:59
262阅读
从接口的角度来讲，对tensor的操作可分为两类：
torch.function，如torch.save等。另一类是tensor.function，如tensor.view等。为方便使用，对tensor的大部分操作同时支持这两类接口，在此不做具体区分，如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。而从存储的角度来讲，对tensor的操
转载
2023-08-24 16:20:00
297阅读
上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别。这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里，以防自己在使用PyTorch做实验时，忘记这些方法应该传什么参数。总结的方法包括：Tensor求和以及按索引求和：torch.sum() torch.Tensor.indexadd()Tensor元素乘积：torch.prod(input)对Tensor求均值、方差、极值：to
转载
2023-11-12 09:43:48
109阅读
# PyTorch中如何获取Tensor索引对应的值
在深度学习中，PyTorch是一个广泛使用的框架，特别是在处理张量（Tensor）方面。张量是PyTorch的基本数据结构，相当于多维数组。在实际应用中，我们常常需要根据索引去获取张量中对应的值，本文将通过示例代码进行详细说明。
## 获取张量索引对应的值的基本方法
在PyTorch中，可以使用索引操作符对张量进行索引。索引可以是整数索引
不是python层面Tensor的剖析，是C层面的剖析。 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了，TH也是torch7下面的一个重要的库。可以在torch的github上看到相关文档。看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西。pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化。https://github.com/torch/torch7
转载
2024-05-31 11:37:40
54阅读
最近毕业论文写得差不多了，就打算把一些平时经常会用到知识记录一下，方便以后忘了可以看看。先把本文参考的资料列在前面：https://deeplizard.com/learn/video/AglLTlms7HU 目录一、数据类型变换（一）其他类型转换为Tensor类型（二）Tensor类型转换为其他类型二、获取Tensor的shape三、squeeze和unsqueeze四、cat五、stack六、
转载
2023-11-06 17:54:03
61阅读
Tensor的算术运算import torch
a = torch.Tensor([1, 2])
b = torch.Tensor([3, 4])
### 加法运算
c = a + b
c = torch.add(a, b)
c = a.add(b)
print(a)
c = a.add_(b)
print(a)
### 减法运算
c = a - b
c = torch.sub(a, b)
转载
2024-04-10 09:58:10
92阅读
本笔记大部分整合了一下博客内容，并嘉禾官方文档给出补充，以及按照自己的理解修改了布局 Tensor的基本增删改查 Torch本身属性，在创建时指定属性dtype--data typetemp = torch.tensor( [data], dytpe= xxx)可以指定tensor的元素的数据类型，一共有9种类型device--存储tensor的设备temp = torch.
转载
2023-11-28 11:42:28
274阅读
【Pytorch】Tensor基本操作一、Tensor概述二、Tensor张量的定义tensor基本定义获取tensor大小三、生成Tensor定义全0的tensor定义随机tensor定义未初始化数据的张量arange方法生成tensor四、Numpy 数据转换tensor转numpy格式numpy转tensor格式五、tenso运算操作加法减法乘法除法六、tensor维度变换unsqueez
转载
2024-07-04 21:18:51
140阅读
note 文章目录note一、tensor的创建二、tensor的加减乘除三、torch.argmax()函数四、gathter函数小栗子1小栗子2：如果每行需要索引多个元素：四、针对某一维度的操作五、改变维度、拼接、堆叠等操作Reference 一、tensor的创建
torch.tensor会复制data，不想复制可以使用torch.Tensor.detach()。如果是获得numpy数组数据
转载
2023-10-04 08:56:58
443阅读
在使用PyTorch开发机器学习和深度学习模型时，经常会需要对tensor元素进行排序，无论是为了提升模型性能、调试数据，还是进行结果分析。本文将详细探讨“PyTorch tensor元素排序”的各个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
在不同版本中，PyTorch的tensor排序功能有一些显著的特性差异。此部分将帮助你了解各种版本适合的场
[转载]PyTorch上的contiguous这篇文章写的非常好，我这里就不复制粘贴了，有兴趣的同学可以去看原文，我这里只摘录一些结论过来以便查询：PyTorch 提供了is_contiguous、contiguous(形容词动用)两个方法 ，分别用于判定Tensor是否是 contiguous 的，以及保证Tensor是contiguous的。is_contiguous直观的解释是Tensor底
## PyTorch Tensor 取整
在深度学习中，PyTorch 是一个十分流行的开源机器学习库，它提供了丰富的API和工具，方便用户进行张量计算、神经网络搭建等操作。而在实际的应用中，我们经常会遇到需要对张量进行取整操作的情况，本文将介绍如何使用 PyTorch 对张量进行取整操作。
### 张量取整操作
在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.round()` 函数来对
原创
2024-04-26 05:51:27
245阅读
在深度学习的世界里，PyTorch提供了一种直观且高效的方式来处理数据，尤其是当涉及到tensor元素之间的运算时。下面，我们就来深入探讨如何在PyTorch中实现tensor元素之间的相乘，这里将分享一些核心概念和步骤，帮助大家快速上手。
### 协议背景
在计算机科学中，进行高效的数值运算是至关重要的，而PyTorch作为一个动态计算图框架，完美地契合了这一需求。以tensor为基本单元，
# PyTorch Tensor取数值的基本用法
在深度学习和科学计算领域，PyTorch是一个非常流行的框架，而Tensor是PyTorch中进行数据存储和操作的基本数据结构。本文将介绍如何从PyTorch Tensor中提取数值，并提供相关代码示例，帮助读者更好地理解和使用这个强大的工具。
## 什么是Tensor？
Tensor是一个多维数组，可以看作是一个带有特定形状和数据类型的数字
# 使用 PyTorch 进行 Tensor 元素统计的指南
在深度学习和数值计算中，PyTorch 是一种常用的深度学习框架，而 Tensor 是 PyTorch 中的基本数据结构。对于新手开发者来说，理解如何对 Tensor 进行元素统计是非常重要的技能。本文将指导你如何实现 PyTorch 中 Tensor 元素的统计，通过一个简单的示例来帮助你理解整个流程。
## 整体流程
在统计
1.“Numpy”的进阶版Tensor对象Pytorch的Tensor（张量）和Numpy极度相似，但Tensor更强劲一点。其一是它能够被GPU运算；其二是可以自动求微分。import torch
import numpy as npTensor可以定义在GPU上，也可以定义在CPU上，通常用dtype指定数据类型、device指定它的设别（是在CPU上还是在GPU上）方法torch.Tenso
转载
2024-07-14 06:34:37
75阅读
# PyTorch Tensor 取整的深度解析
PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，广泛应用于各类机器学习领域。在处理数据时，可能会遇到需要将浮点数转换为整数的情况。这时，我们可以利用 PyTorch 提供的 tensor 取整操作。本文将深入探讨 PyTorch tensor 的取整方法，以及如何应用这些方法。
## 1. 什么是 PyTorch Tensor？
在 PyTor
原创
2024-09-08 06:48:28
94阅读
# PyTorch中两个Tensor取大值
在深度学习中，经常会涉及到对两个张量（Tensor）进行比较并取其较大值的操作。PyTorch提供了简单而强大的方式来实现这一操作。本文将介绍如何使用PyTorch来比较两个Tensor并取大值，同时给出相应的代码示例。
## PyTorch简介
PyTorch是一个基于Python的深度学习库，广泛应用于构建神经网络和进行相关的计算。它提供了一种
原创
2024-06-16 04:56:23
255阅读
