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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文章目录1. 拼接与拆分常用API2. 按照维度合并Tensor2.1 cat函数2.2 stack函数3. 按照维度拆分Tensor3.1 split函数3.2 chunk函数 1. 拼接与拆分常用APIcat函数stack函数split函数chunk函数2. 按照维度合并Tensor2.1 cat函数def cat(tensors, dim) -> Tensortensors：需要合并
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2023-10-15 14:11:05
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Pytorch基础（二）Tensor的索引和切片Tensor的index和select**Dim 0 first：**多维张量的索引默认为第一个维度索引a = torch.Tensor(4, 3, 28, 28)
print(a[0].shape) # torch.Size([3,28,28])
print(a[0,0].shape) # troch.Size([28,28])选择前N个或后N个
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2023-09-27 13:17:41
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# PyTorch求两个Tensor交集的探讨
在深度学习和数据科学的领域，Tensor是最基本的数据结构之一。PyTorch作为一种主流的深度学习框架，广泛使用了Tensor。在实际应用中，我们常常需要对Tensor进行各种操作，比如求两个Tensor的交集。本文将深入探讨这一主题，并通过代码示例来说明如何实现这一操作。
## 什么是Tensor？
Tensor是一种高维数组，它可以包含任
# PyTorch中两个Tensor求交集的详细讲解
在深度学习和数据分析中，Tensor是基本的数据结构，类似于多维数组。在很多情况下，我们可能需要从两个Tensor中获取它们的交集，即找出在两个Tensor中同时存在的元素。本篇博客将详细介绍如何在PyTorch中实现这一功能，并配以代码示例，帮助你更好地理解这一操作。
## 1. PyTorch简介
PyTorch是一个流行的开源深度学
# 使用 PyTorch 筛选两个张量的交集
在现实的开发中，经常会遇到需要从两个张量（Tensor）中筛选交集的情况。PyTorch 提供了丰富的功能来处理这样的任务。本文将为初学者详细讲解如何使用 PyTorch 实现这一功能，并明确每一步的流程和代码示例。
## 实现流程概述
为了清晰地展示整个流程，我们可以将步骤总结成以下表格：
| 步骤 | 操作内容
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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 构造稀疏 Tensortorch.sparse_coo_tensor(indices, values,
size=None, *,
dtype=None,
device=None,
requires_grad=False)Constructs a sparse tensor in COO(rdinate) fo
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2023-06-15 19:48:25
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tensor是深度学习运算的基本数据结构，本文主要归纳总结了Pytorch中的tensor对象的基础知识，包括它的常用属性、创建方法以及类型转化。1. Tensor属性Pytorch中定义了许多类，类就包括属性和行为（方法），Tensor是最基本的类，是用来运算的基本单位。tensor的大多属性都不是基本数据类型，而是Pytorch中定义的类，比如torch.dtype、torch.device等
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2023-08-30 10:58:22
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目录一、计算图二、自动求导要点三、标量反向传播的计算四、使用Tensor 及 Autograd 实现机器学习1）先来造一批数据，作为样本数据 x 和 标签值y2）定义一个模型 y = wx +b, 我们要学习出 w 和 b 的值，用来你拟合 x 和 y3）可视化一下，红色曲线是预测结果 -- 模型曲线，蓝色点是真值 在神经网络中，一个重要内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导。 现在大部分深
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2023-11-25 07:20:27
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