目录一、数据操作1. 创建 tensor2. 张量操作2.1 转置2.2 sum 求和2.3 mean 求平均值2.4 范数2.5 最大最小值2.6 张量展开2.7 求张量中元素的累加和2.8 零碎知识3. 张量乘法3.1 点积（Hadamard product）3.2 内积3.3 矩阵乘法3.4 张量乘法3.5 张量batch乘3.6 外积4. torch.diag() 构建对角矩阵5. to
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2023-08-10 16:15:54
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# PyTorch中的Tensor值提取
在深度学习中，PyTorch是一个非常流行的框架，因其灵活性及易用性受到广泛青睐。Tensor是PyTorch的核心数据结构，类似于NumPy中的ndarray。本文将介绍如何在PyTorch中提取Tensor的值，并配以示例代码和图示来帮助理解。
## 什么是Tensor？
简单来说，Tensor是一种多维数组，它可以在CPU或GPU中进行高效的存
#最近开始看沐神的《动手学深度学习》，陆续记录学习笔记#tensor是什么tensor，n维向量，也称为张量，是机器学习的重要数据结构。深度学习框架中通常会提供一个张量类，张量类支持自动微分，良好支持GPU加速计算。tensor的创建第一步：导入torchimport torch第二步：创建，此处介绍四种创建方法方法1：直接初始化x。张量x中包含4个元素。data = [[1, 2], [3, 4
1. tensor的attributestensor有以下几个常用的attributes，首先看一段代码：import torch
t = torch.Tensor()
print(type(t)) # <class 'torch.Tensor'>
print(t.dtype) # torch.float32
print(t.device) # cpu
print(t.layou
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2023-11-02 16:04:43
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# 如何从 PyTorch Tensor 中提取值
在深度学习和数据处理的过程中，我们常常需要将 PyTorch 中的 Tensor 转换成可以用来进行更多计算或进行数据可视化的普通数组。今天，我将教你如何实现这一过程。下面是我们要完成的步骤以及相应的代码示例。
## 流程步骤概览
我们将按照以下步骤提取 PyTorch Tensor 中的值。
| 步骤 | 描述
# PyTorch中取出Tensor的基本操作
在现代深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而备受欢迎。Tensor是PyTorch的核心数据结构，它类似于NumPy的数组，但提供了GPU加速计算的能力。本文将详细介绍如何在PyTorch中提取和操作Tensor，并提供一些示例代码以帮助理解。
## 1. 什么是Tensor？
Tensor是一个多维数组，可以包含任意数据类型。它是深
1. 基本配置导入包和版本查询： import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)#cuda版本查询
print(torch.backends.cudnn.version())#cudnn版本查询
print(t
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2024-08-07 16:47:14
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tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor首先使用tf.where()将满足条件的数值索引取出来，在numpy中，可以直接用矩阵引用索引将满足条件的数值取出来，但是在tensorflow中这样是不行的。所幸，tensorflow提供了tf.gather()和tf.gather_nd()函数。看下面这一段代码：import tensorflow as tf
se
Tensor与Numpy相似，二者可以共享内存，而且之间的转换非常方便与高效。 最大的区别在于，Numpy中的ndarray只能在cpu中进行加速计算，而由torch产生的tenor可以放在GPU中进行加速运算。2.4.1 Tensor概述对Tensor的操作，从接口的角度分为两类：torch.funcitontensor.function torch.add(x,y)等价于x.add(y)从修改
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2023-08-21 10:57:13
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Tensor的常见操作针对Pytorch中的tensor，总结一下常用的操作1、torch.max和torch.min两个函数的实现类似，形参也相同，只是一个取最大一个取最小而已，下面以max为例，min同理。 （1） torch.max(a): 返回输入a中所有元素的最大值。 （2） torch.max(a, 0): 返回每一列的最大值，且返回索引（返回最大元素在各列的行索引）。 （3） tor
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2023-08-04 09:59:30
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索引与切片在Tensorflow中使用的频率极其高，可以用来提取部分数据。1.索引在 TensorFlow 中，支持基本的[?][?]…标准索引方式，也支持通过逗号分隔索引号的索引方式。假设创建四张大小为3*3的彩色图片。# 创建张量
x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 提取出第一张图片
x[0]
<tf.Tensor: id=253, shape
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2024-04-21 08:48:48
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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
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2023-10-17 12:36:59
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１、创建Tensor函数功能Tensor(*size)基础构造函数ones(*size)全１zeros(*size)全０eye(*size)对角线为１，其他为０arange(begin,end,step)从begin到end，步长为steplinspace(begin,end,steps）从begin到end，等间隔取steps个值rand/randn均匀/标准分布normal(mean,std)
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2023-09-29 20:54:36
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常用Tensor操作：通过tensor.view方法可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据，返回的新tensor与源tensor共享内存，也即更改其中的一个，另外一个也会跟着改变。在实际应用中可能经常需要添加或减少某一维度，这时候squeeze和unsqueeze两个函数就派上用场了。resize是另一种可用来调整size的方法，但与view不同，它
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2023-11-08 23:58:57
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文章目录一、Tensor类型二、tensor的逐元素操作三、Tensor的归并操作四、比较函数五、线性代数 一、Tensor类型tensor有不同的数据类型，每种类型分别对应有CPU版本GPU(除了halfensor，它只有GPU版本)，默认的tensor是FloatTensor，可通过torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型（如果默认是GPU版本，所有
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2023-11-19 10:45:10
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文章目录张量的通道规则针对于图像分析时的通道规则Caffe 的通道顺序Tensorflow 的通道顺序Pytorch 的通道顺序Numpy 的通道顺序针对自然语言分析时的通道规则Tensor 的基本属性获取张量基本属性获取张量维度还可以使用 size 命令 就像其他科学框架那样, torch 的基本数据单元是张量 (Tensor)。 和数学与物理概念里的张量有所区别的是, torch等相关框架的
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2024-03-14 07:23:15
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文章目录前言一、tensor打印配置二、numpy读取csv三、python内库读取csv四、numpy->tensor五、连续值 序数值 分类值六、tensor切分及类型转换七、独热编码八、规约（归一化）九、寻找阈值总结 前言案例代码https://github.com/2012Netsky/pytorch_cnn/blob/main/3_tabular_wine.ipynb一、tens
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2023-12-09 14:14:15
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索引操作与Numpy非常类似，主要包含下标索引、表达式索引、使用torch.where()与Tensor.clamp()的选择性索引变形操作是指改变Tensor维度，以适应在深度学习的计算中，数据维度经常变换的需求，是一种十分重要的操作。在PyTorch中主要有4类不同的变形方法，如下图：view()和reshape()函数 view()、resize()和reshape()函数可以在不改变Ten
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2023-08-26 17:58:49
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本文介绍一个用于 PyTorch 代码的实用工具 TorchSnooper。作者是TorchSnooper的作者，也是PyTorch开发者之一。GitHub 项目地址： https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper大家可能遇到这样子的困扰：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 te
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2023-12-04 11:41:38
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创建Tensor的多种方法从numpy创建import torch
import numpy as np
a = np.array([2, 3.3])
a = torch.from_numpy(a) # torch.DoubleTensor从list创建a = torch.FloatTensor([2, 3.3]) # 尽量少用这种方式,容易和给shape的情况看混淆
b = torch.t
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2023-08-24 17:08:55
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