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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1. TensorRT简介tensorRT是可以在NVIDIA的各种GP U下运行的一个C++推理框架。我们使用Pytorch、TF训练好的模型，可以转化为TensorRT的格式，然后用TensorRT推理引擎去运行这个模型，从而提高模型在英伟达GPU上的运行速度，一般可提高几倍~几十倍。主流的pytorch部署路径：pytorch ONNX torch2trttorch2trt_dynamic
前言tensor是Pytorch中数据的基础单元，那么如何创建tensor，pytorch中提供了以下四种方式：torch.Tensor()torch.tensor()torch.as_tensor()torch.from_numpy()那么这四种创建tensor的方式有什么区别呢，在具体使用中应该如何选择？1、类型结构的区别除了torch.Tensor()是类之外，其他三个都是函数2、tenso
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2024-01-21 06:53:33
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文章目录创建 Tensor 的一般方法一般函数共用参数创建空的张量 torch.empty(...)例程创建随机数值的张量 torch.rand(...)例程创建全0的张量 torch.zeros(...)例程创建全1的张量 torch.ones(...)例程创建顺序的张量 torch.arrange(...)例程Numpy 与 Tensor从Numpy到Tensor例程使用Numpy的Copy
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2024-01-19 23:00:35
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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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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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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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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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1.创建Tensor1）未初始化Tensorx = torch.empty(5, 3)2）随机初始化Tensorx = torch.rand(5, 3)3）long型全0的Tensorx = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)4）根据数据创建Tensorx = torch.tensor([5.5, 3])函数功能tensor(*sizes)基础构造函数tenso
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2023-12-02 17:34:14
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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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最近pytorch使用的特别频繁, 这里总结一些pytorch中常用的张量(tensor)操作。tensor和array之间的转换A = t.ones(3, 4)
# torch.tensor -> numpy.ndarray
B = A.numpy()
# numpy.ndarray -> torch.tensor
C = t.from_numpy(B)
# Note:
# A,
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2024-04-10 13:52:22
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Tensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组，可以使用GPU加速。import torch as t
# 构建5*3矩阵，只是分配了空间，未初始化
x = t.Tensor(5, 3)
# 使用[0, 1]均匀分布随机初始化二维数组
x = t.rand(5, 3)
# 查看x的形状
print(x.size())
y = t.rand(5, 3)
# 加法的第一种
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2023-10-11 10:00:38
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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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