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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# PyTorch Tensor 广播教程
在深度学习中，我们经常需要处理不同形状的张量（Tensors），而在这些操作中，Tensor 广播（broadcasting）是一个非常重要的概念。它能帮助我们在进行数学运算时，自动扩展张量的维度。本教程将为你详细介绍如何在 PyTorch 中使用 Tensor 广播。
## 广播的基本概念
Tensor 广播是指当两个形状不同的张量进行运算时，根
# PyTorch Tensor 广播的科普
随着机器学习和深度学习的快速发展，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，吸引了越来越多的开发者和研究人员。理解Tensor的操作尤为重要，尤其是“广播”机制，它让我们能够高效地进行张量运算。
## 什么是广播？
广播（Broadcasting）是一种用于处理不同形状的张量的方式，使得两种形状不同的张量能够在进行加法、乘法等运算时，自动扩展为相
原创
2024-10-24 06:45:58
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目录Numpy数组的聚合与广播1.聚合numpy.sum方法最大最小值ndarray对象的max和min方法Numpy的max和min函数沿指定方向聚合常用聚合函数2.广播广播的介绍广播的规则广播的实际运用数组的归一化绘制二维图像Numpy数组的聚合与广播前面讲解了Numpy数组的通用函数.,但其实在这些通用函数背后,在数组的计算上是有一套规则的.这套规则称为广播,它确保了Numpy中不同维的数组
# PyTorch中的广播机制：扩展Tensor的神奇力量
在深度学习中，Tensor是用于存储数据的基本元素，类似于数组或矩阵。在处理数据时，我们经常需要对不同形状的Tensor进行运算。在这个过程中，PyTorch引入了一个非常强大的特性，称为“广播（Broadcasting）”，它允许程序在执行数学运算时自动扩展Tensor的尺寸，以匹配操作的要求。本篇文章将深入解析PyTorch中的广播
这篇文章是个速查表，需要使用的功能直接点击目录到相应的用法。 目录创建tensor新建tensor的方法表格t.tensor和t.Tensor的区别基本操作查看tensor 大小: t.size(), t.shape()tensor转list: t.tolist()计算tensor中元素总个数： t.numel()调整形状：增减维度 t.squeeze(), t.unsqueeze()?索引操作T
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2023-09-24 16:16:04
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# PyTorch对Tensor的主动广播实现
## 1. 引言
在深度学习任务中，我们经常需要进行张量（Tensor）之间的运算。但是，当两个张量的形状（shape）不匹配时，我们无法直接进行运算。这时，PyTorch提供了主动广播（broadcasting）的功能，可以自动调整张量的形状，使其能够进行运算。本文将详细介绍PyTorch对Tensor的主动广播实现方法。
## 2. 主动广播
原创
2023-10-22 13:33:08
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为更好地保证教学质量和提高学生的学习积极性，我使用Python开发了一套课堂教学管理系统，具有在线点名、在线答疑、随机提问、在线作业管理、在线自测、在线考试、数据汇总、试卷生成、屏幕广播等功能，教师端运行界面如下图所示：该系统投入使用已有4个学期，效果非常好，不仅可以满足上课的各种需要，还可以作为“Python程序设计”课程的一个完整教学案例讲给学生，适用教材包括《Python程序设计基础》(董付
一、广播机制。
二、数组运算。
三、Numpy的计算速度。
四、数组排序sort 和 argsort。
五、重复repeat 和 title。
六、去重unique。
七、通用函数。 一、广播机制。NumPy中的广播机制并不容易理解，特别是在进行高维数组计算的时候。为了更好地使用广播机制，需要遵循4个原则。让所有的输入数组向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分通过在前面加1补齐。输
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2024-09-23 10:06:41
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# PyTorch中的Tensor广播：理解与应用
在深度学习中，我们常常需要处理多维数组或矩阵，这些数据结构在PyTorch中被称为“Tensor”。在进行Tensor运算时，PyTorch有一种强大的特性叫做“广播”（Broadcasting），它能使不同形状的Tensor在计算时“自动对齐”，从而简化代码和提高运算效率。本文将详细介绍Tensor广播的概念，并通过代码示例加以说明。
##
原创
2024-10-24 04:21:23
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# 如何在PyTorch中实现两个张量相加的广播
## 简介
在PyTorch中，我们可以使用广播机制来对两个形状不同的张量进行相加操作。广播是一种非常强大的功能，可以帮助我们简化代码并提高效率。本文将介绍如何在PyTorch中实现两个张量相加的广播操作，特别适合刚入行的小白开发者。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现的流程。
```mermaid
erDiagram
理解广播
原创
2024-04-08 04:17:09
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TensorBoard是用于机器学习实验的可视化工具包。TensorBoard允许跟踪和可视化指标，例如损失和准确性，可视化模型图，查看直方图，显示图像等等。在本教程中，我们将介绍TensorBoard的安装，PyTorch的基本用法以及如何可视化在TensorBoard UI中登录的数据。安装应该安装PyTorch以将模型和指标记录到TensorBoard日志目录中。以下命令将通过Anacond
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2023-08-03 13:58:06
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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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1 广播机制介绍矩阵运算，往往只能在两个矩阵维度相同或者相匹配时才能运算。比如加减法需要两个矩阵的维度相同，乘法需要前一个矩阵的列数与后一个矩阵的行数相等。当参与运算的两个维度不同也不匹配的矩阵进行运算时，该机制会对数组进行扩展，使数组的shape属性值一样，这样，就可以进行矢量化运算了。通常情况下，小一点的数组会被 broadcast 到大一点的，这样才能保持大小一致。2 广播机制的规则2.1
原创
2023-04-22 13:16:08
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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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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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【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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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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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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