作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
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2023-10-20 20:44:27
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# PyTorch Tensor到字符串的转换
随着深度学习技术的飞速发展，PyTorch作为一个灵活且高效的深度学习框架，受到了越来越多开发者的喜爱。在许多实际应用中，尤其是在模型部署和数据处理的环节中，我们经常需要将PyTorch的Tensor转换为字符串。本篇文章将介绍如何实现这一功能，并提供相关的代码示例，帮助读者更好地理解Tensor的处理过程。
## 什么是PyTorch Tens
想想蛮久没写了，这两天一直在弄pytorch直接转tensorRT的事情，考虑到部署设备的配置问题，这些加速还是得搞一搞原来思路：由于以为pytorch没有像tf一样集成tensorRT，准备转中间onnx，再有onnx转tensorRT后来发现torch2trt这个包：传送门在此，于是对此做了一波尝试安装其实直接去看git上的README比较好，这里就给出插件版的安装命令sudo apt-get
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2023-11-06 12:39:20
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在深度学习和机器学习的领域，PyTorch作为一个重要的框架，提供了强大的张量（tensor）操作能力。然而，在实际应用中，将PyTorch的张量转换为字符串（str）类型却常常给开发者带来挑战。本文将详细记录这一过程的解决方案，包括相关背景、详细方法、性能优化以及协议对比等。
### 协议背景
在将PyTorch张量转换为字符串时，首先了解其在数据流中的传输协议背景是至关重要的。我们可以把数据
PyTorch JIT与TorchScript如果搜索 PyTorch JIT，找到的将会是「TorchScript」的文档，那么什么是 JIT 呢？JIT 和 TorchScript 又有什么联系？文章只会关注概念的部分，如果关注细节或实现部分，文章最后有一个完整的 Demo 可供参考。什么是 JIT？首先要知道 JIT 是一种概念，全称是 Just In Time Compilation，中文
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2023-11-14 15:27:51
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Tensor和AutogradTensor的数据结构自动求导AutogradVariable计算图扩展Autogradpytorch实现线性回归 Tensor可简单的认为是支持高效计算的数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维的数组。Tensor与Numpy数组具有很高的相似性，彼此共享内存，所以遇到Tensor不支持的操作时，可以先将其转换为Numpy数组，处理后再转回Tensor，其转换开销很小
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2023-11-07 09:26:08
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transpose和permute都是进行转置操作，但是有些许区别，permute可以完全替代transpose，transpose不能替代permute。transpose的基本操作接收两个维度dim1和dim2，将dim1和dim2调换：In [82]: a=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
In [85]: a
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2023-12-12 16:00:30
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本文参考了官方文档及各个大佬的博客在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。本文涉及： Tensor属性：.gr
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2023-11-25 17:40:43
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【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作 文章目录【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作一、创建Tensor二、数据操作2.1 算术操作2.2 索引2.3 改变形状2.4 Tensor、NumPy 和 标量 的 互通2.5 线性代数相关函数三、Tensor的广播机制四、运算的内存开销五、Tensor在CPU和GPU之间相互移动 一、创建Tens
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2023-09-03 18:11:20
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模型的保存和加载都在系列化的模块下先看保存的更详细的可以参考这里https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html#preserve-storage-sharing torch.save()并torch.load()让您轻松保存和加载张量：最简单的就是t = torch.tensor([1., 2.])
torch.save(t, 't
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2023-10-11 06:23:50
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PyTorch教程【五】TensorBoard的使用
一、安装TensorBoard1、进入Anaconda Prompt，激活环境conda activate pytorch(或直接在PyCharm中打开Terminal终端)2、输入命令pip install tensorboard3、安装成功二、代码示例from torch.utils.tensor
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2023-07-24 18:21:35
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ensor的索引、切片和拼接一、相关命令命令1：拼接-torch.cat()格式： torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor解释：在指定维度上拼接两个tensor>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
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2023-12-07 13:12:35
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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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张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……）note: torch.fun(tensor1)和tensor1.fun()都只会返回改变后的tensor，但是tensor本身的维度和数据都不会变。包括unsqueeze、expand等等。张量切片选择TORCH.INDEX_SELECTtorch.index_select(input, dim, index, *, out=None)示例&g
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2024-08-22 22:25:09
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上一篇博客讲述了如何根据自己的实际需要在pytorch中创建tensor，这一篇主要来探讨关于tensor的基本数据变换，是pytorch处理数据的基本方法。 文章目录1 tensor数据查看与提取2 tensor数据变换2.1 重置tensor形状:pytorch.view()2.2 增加/减少tensor维度:torch.unsqueeze()/torch.squeeze()2.3 tenso
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2023-08-26 16:01:49
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pytorch作为一款经典的深度学习工具，几乎统治了科研/学生党在深度学习工具领域的全部江山。 从本篇博客开始，我将会陆续更新一些关于pytorch的基础用法和实战操作。 文章目录1 Tensor简介2 使用特定数据创建Tensor2.1 使用numpy格式的数据创建2.2 直接输入数据创建2.3 元素值相同矩阵的创建2.4 连续数据range的创建2.5 特殊矩阵的创建3 使用随机数据创建Ten
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2023-10-06 15:56:54
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测试环境版本: torch1.7.1 + CPU python 3.6Tensor是pytorch中的“张量”，可以看作是类似numpy的矩阵 本文介绍如何创建与调整Tensor参考书目: 《深度学习框架pytorch: 入门与实践》陈云著首先引用torch:import torch as t1、创建tensor1）使用Tensor函数创建tensor# 1 指定形状
a = t.Tensor(2
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2023-12-13 02:29:42
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在文章PyTorch-Tutorials【pytorch官方教程中英文详解】- 1 Quickstart中是快速介绍版本。接下来具体看看pytorch中的重要概念：Tensor（张量）。官网链接：Tensors — PyTorch Tutorials 1.10.1+cu102 documentationTensors are a specialized data structure that ar
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2023-11-01 20:59:42
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Tensor attributes:在tensor attributes中有三个类，分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout其中， torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类，pytorch 有八个不同的数据类型,下表是完整的 dtype 列表. Torch.device 是表现 torch.Tensor被分配的
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2023-11-09 10:02:15
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输入输出设置禁用科学计数法torch.set_printoptions(precision=4, sci_mode=False)Tensor 和 Variabletorch新版本中合并了Tensor 和 Variable，Variable 仍然像以前一样工作，只不过返回的是 Tensor 。这意味着我们使用的时候只需要声明Tensor 就好了，更详细的，torch.tensor可以像旧的Varia
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2023-11-01 20:25:28
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