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import torch创建矩阵-创建Tensorx = torch.empty(1, 3)
y = torch.rand(2, 1)
z = torch.tensor([[1, 3], [1,3]])
value = torch.eye(8).cuda()
value[1,1] = 0项目ValueTensor(*sizes)基础构造函数tensor(data,)构造函数ones
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2024-07-12 06:44:31
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Pytorch 基本元素的操作创建一个矩阵的操作import torch
x = torch.empty(5,3)
if __name__ == '__main__':
print(x)创建一个有初始化的矩阵： y = torch.rand(2,4)
y_1 = torch.randn(2,4)
if __name__ == '__main__':
prin
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2023-11-12 08:17:25
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# PyTorch生成复数矩阵的探索
在科学计算和深度学习的领域中，复数矩阵常常被用于信号处理、量子计算和图像处理等多个方面。虽然PyTorch是一个针对张量计算的强大库，但它对于复数运算的支持仍然比较基础。本文将介绍如何在PyTorch中实现复数矩阵的生成和操作，帮助读者更好地利用这一工具进行科学研究。
## 复数矩阵的定义
复数矩阵是由复数元素构成的矩阵，其中每个元素具有实部和虚部。我们
# 使用 PyTorch 生成 Mask 矩阵
在深度学习的任务中，尤其是在自然语言处理和计算机视觉中，Mask 矩阵的使用变得尤为重要。Mask 矩阵能帮助我们在特定情况下过滤掉多余的数据，例如忽略掉填充（padding）部分或者限制模型的关注点。在本篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 来生成 Mask 矩阵。
## 1. 什么是 Mask 矩阵？
Mask 矩阵是一种布尔矩阵，
原创
2024-10-26 07:01:20
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# 实现Python列表生成01矩阵的方法
## 简介
在Python中，我们可以使用列表生成器来快速生成一个列表。而对于生成01矩阵，我们可以使用列表生成器结合条件判断来实现。本文将为你介绍实现Python列表生成01矩阵的方法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(定义矩阵大小)
B -->
原创
2023-10-18 03:14:54
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文章背景：当我们训练完模型后，我们需要用训练后的模型对正负样本图片进行目标检测测试，这时候我们需要算模型在新的数据集上的检测效果(精度、过杀率、漏检率，准确度等)，这时候使用测试后的结果绘制成混淆矩阵，可以很方便的帮助我们呈现和理解模型的泛化能力。核心代码：# -*- coding=utf-8 -*-
'''
功能说明：根据已有的分类数据，绘制相应的混淆矩阵，便于统计过杀率和漏检率
'''
imp
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2024-04-14 13:34:27
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1.写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是
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2024-08-22 09:55:25
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# 如何用Python生成对称01矩阵
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够指导你如何使用Python生成对称01矩阵。在这篇文章中，我将通过简单的步骤和代码示例，帮助你理解整个过程。
## 步骤概览
以下是生成对称01矩阵的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定矩阵的大小 |
| 2 | 初始化矩阵 |
| 3 | 填充矩阵的上三角部分 |
| 4
原创
2024-07-25 03:10:51
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有时候，我们要对图层上的地物进行有选择性的显示，以此来满足实际的功能要求。按下面介绍的方法可轻松实现图层属性过滤显示：1、当图层已经加载时private void ShowByFilter(AxMapControl sMapCtr, IFeatureLayer sFlyr, string sFilter)
{
ESRI.ArcGIS.Carto.IFeatureLayerDefinition pD
在炼丹师的路上越走越远，开始入手pytorch框架的学习，越炼越熟吧。。。1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵，并初始化a = torch.empty(5, 3) #创建一个5*3的未初始化矩阵
nn.init.zeros_(a) #初始化a为0
nn.init.constant_(a, 3) # 初始化a为3
nn.init.uniform_(a) #初
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2023-08-26 22:37:36
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前言 他们两者都在些搜索、匹配、找相关性的时候会用到。topk 参数 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None) &nbs
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2024-09-29 22:14:50
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，时常会需要生成特定格式的矩阵，以便进行进一步的计算和处理。例如，在某些模型的初始化阶段，我们可能需要生成一个全一矩阵作为起始参数或者输入。针对如何生成这样的矩阵，本文将详细介绍相关解决方案。
> 用户反馈： “我在使用 PyTorch 进行实验时，想要生成一个全一矩阵，如何实现？”
### 参数解析
为了解决这个问题，我们可以使用 `torch.ones
按照一定的rate生成0-1矩阵说明：这种方法只是笨办法，仅供参考def get_0_1_array(array,rate=0.2):
'''按照数组模板生成对应的 0-1 矩阵，默认rate=0.2'''
zeros_num = int(array.size * rate)#根据0的比率来得到 0的个数
new_array = np.ones(array.size)#生成
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2023-06-01 17:25:12
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# PyTorch 生成可学习的矩阵
在机器学习和深度学习的领域中，参数的学习是模型训练的重要部分。在这个过程中，矩阵作为一种基础而重要的数据结构，其可学习性直接影响到模型的表现。在本篇文章中，我们将探讨如何在PyTorch中生成可学习的矩阵，并通过代码示例来解释其基本用法和技巧。
## 什么是可学习的矩阵？
在深度学习中，“可学习”通常指的是神经网络中的权重矩阵或偏置矩阵。这些矩阵的值在训
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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PyTorch学习笔记1. PyTorch入门1.1 Tensort.Tensor(4, 5)
# 此处构建 4*5 的矩阵，分配了空间，未初始化x = t.rand(4, 5)
# 使用[0,1]均匀分布随机初始化二维数组a.shape
# 查看 a 的形状，此处为 a 的属性
a.size()
# 获取 a 的形状一个Tensor有很多的属性Tensor作为矩阵是可以相加的，torch提供了多
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2023-12-18 23:48:33
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# 使用 PyTorch 生成上三角矩阵的指南
生成上三角矩阵是线性代数中的一个常见操作，PyTorch 作为一个强大的深度学习框架，为我们提供了简洁的方式来完成这一任务。在这篇文章中，我们将深入了解如何使用 PyTorch 生成上三角矩阵，分步骤地指导你完成整个过程。
## 项目流程概述
为确保清晰理解，我们将整体流程分为几个步骤。以下表格展现了这些步骤：
| 步骤 | 描述
求0-1矩阵连通域这篇文章方法讲的算是比较详细，但是程序由于我没学过C++，再加上编程经验很少，这篇博文给出的程序一致没怎么看懂，啃了两天终于有点眉目了，在此做一个总结，也跟小白们分享一下，希望也能对你们有帮助。求连通域的方法分为三步第一步：（打开冰箱）对一个二维矩阵，先求出每一行白色团的起始和终止坐标（列），并给每个团标记序列第二步：合并密接团的标签，鉴别密接的方式是通过轨迹（列）重叠的方式，轨
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2023-07-07 21:46:02
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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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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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