# 如何实现PyTorch Tensor外积
## 1. 概述
在PyTorch中，可以使用torch.ger函数来实现两个张量的外积。外积操作是指将一个张量的每个元素与另一个张量的每个元素相乘，得到一个新的张量。
## 2. 流程
下面是实现PyTorch Tensor外积的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入PyTorch库 |
| 2
原创
2024-06-29 06:12:00
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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 外积
在深度学习中，矩阵的外积是一个重要的数学运算。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的张量操作功能。本文将介绍PyTorch中如何进行外积计算，并提供一些代码示例。
## 什么是外积？
外积，也称为张量积或克罗内克积，是一种在两个向量之间进行的运算。给定两个向量A和B，它们的外积定义为一个矩阵C，其中C的第i行第j列的元素等于A的第i个元素乘以B的第j个
原创
2023-08-02 11:55:06
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# PyTorch 求外积教程
在机器学习和深度学习领域，外积（cross product）是一种重要的运算，常用于计算向量的垂直方向。在本篇文章中，我们将一起学习如何在PyTorch中实现外积。
## 流程概述
接下来，我们将对求外积的整个流程进行详细说明。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
# PyTorch 矩阵外积及应用
在机器学习与深度学习领域中，矩阵运算是核心基础。矩阵的外积（Outer Product）是矩阵运算中的一种重要形式，广泛应用于特征生成和数据处理。本文将深入探讨 PyTorch 中的矩阵外积，同时提供相应的代码示例。
## 1. 矩阵外积的定义
外积是两个向量（或矩阵）生成一个新的矩阵的过程。对于两个向量 \( \mathbf{a} \) 和 \( \ma
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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【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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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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作者：chen_h 众所周知，TensorFlow 是一个开源软件库，用于数值计算以及数据流图的使用。换句话说，这是一个非常适合于去构建深度学习模型的计算库。尽管 TensorFlow 是为了进行深度学习而开发的框架，但是该系统可以很普遍的应用于别的其他领域。这篇文章就是要总结一些与 TensorFlow 框架核心相关的几篇论文和研究：1. TensorFlow: Large-Scale Mac
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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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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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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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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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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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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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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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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1、常用的api（1）View/reshape 可以将一个shape转变成任意一个shape（2）Squeeze/unsqueeze 挤压与增加维度（3）Transpose/t/permute （矩阵的传置） 单次的交换操作和多次的交换操作（4）Expand/repeat 维度的扩展 我们可以把维度小的变成高维度的2、view 和reshape这两个基本是一摸一样的，区别在于pytorch0.3中
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2023-10-11 08:39:26
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