pytorch学习笔记1: Tensor pytorch学习笔记1: Tensor1、Tensors建立5*3的矩阵，未初始化建立随机初始化矩阵建立零初始化矩阵，数据类型是Long建立一个tensor数据来源于data在原有tnesor的基础上形成新的tensor，会继承原有tensor的shapee和dtype等属性，当然我么也可以修改这些属性获取tensor的sizetorch.size是一个
首先说明，这个是 20200314 的帖子，可能各位大大看到的时候，情况已经发生了变化，各位做参考就好了。前面是拉拉杂杂的，可以直接到后面的安装其实安装 tersorRT 其实比较简单，但是要将 tensorRT 和 pytorch 安装在一个盒子里面，就尴尬了。应该在实际的运行环境，不需要这样做，因为按照官方介绍 tensorRT 是做运用环境下的部署，运行环境建议大家直接使用 tensorRT
一.创建Tensor的多种方法使用numpy创建import torch
import numpy as np
#利用numpy创建
a = np.array([1, 2])
a_torch = torch.from_numpy(a)
print(type(a), type(a_torch))输出 <class ‘numpy.ndarray’> <class ‘torch.Ten
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2024-05-28 23:55:36
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pytorch中对tensor操作：分片、索引、压缩、扩充、交换维度、拼接、切割、变形1 根据维度提取子集2 对数据进行压缩和扩充：torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()3 对数据维度进行交换：tensor.permute()4 对数据进行拼接：torch.cat(), torch.stack()5 对数据进行切割：torch.split()6 对数据进行变形：te
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2023-11-26 10:58:02
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Tensor的算术运算import torch
a = torch.Tensor([1, 2])
b = torch.Tensor([3, 4])
### 加法运算
c = a + b
c = torch.add(a, b)
c = a.add(b)
print(a)
c = a.add_(b)
print(a)
### 减法运算
c = a - b
c = torch.sub(a, b)
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2024-04-10 09:58:10
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Tensor的基础知识张量的基本概念 张量（Tensor）是神经网络中使用的主要数据结构，在网络的输入、转换和输出都涉及到张量。张量的概念是对其他更具体概念的数学概括，张量在计算机科学方面和数学方面本质上相同，但术语不同，对比图如下，其中Indexes required表示需要的索引数。 换言之，在深度学习和神经网络中，张量是n维数组，我们用张量这个词来表示所有的n值，比如标量是零维张量、矢量是一
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2023-12-06 17:49:09
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文章目录张量的通道规则针对于图像分析时的通道规则Caffe 的通道顺序Tensorflow 的通道顺序Pytorch 的通道顺序Numpy 的通道顺序针对自然语言分析时的通道规则Tensor 的基本属性获取张量基本属性获取张量维度还可以使用 size 命令 就像其他科学框架那样, torch 的基本数据单元是张量 (Tensor)。 和数学与物理概念里的张量有所区别的是, torch等相关框架的
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2024-03-14 07:23:15
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用 numpy 创建 tensor：import numpy as np
import torch
a_np = np.array([2,3.3])
a_tensor = torch.from_numpy(a_np)
print("a_tensor: ", a_tensor)用 list 创建 tensorimport torch
a_list = [2,3.3]
a_torch = torc
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2024-05-15 06:28:01
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#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Date : 2019-02-25 10:38:15# @Author : cdl (1217096231@qq.com)# @Link : https://github.com/cdlwhm1217096231/python3_spider# @Version : $Id$...
原创
2021-07-30 10:32:00
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文章目录前言一、先搞懂Torch中的tensor与Tensor二、torch.tensor()的用处及数据特点三、np.array()与torch.tensor()比较三、np.array()与torch.tensor()相互转换1.使用numpy()将Tensor转换成NumPy数组:2.使用from_numpy()将NumPy数组转换成Tensor:3.直接使用torch.tensor()将
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2023-11-09 16:42:51
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# 在PyTorch中如何将3行1列的Tensor转为1行3列
在深度学习和数据处理领域，Tensor是基本的数据结构。使用PyTorch库，我们常常需要对Tensor进行操作和转换，以适应不同的模型需求。本文将重点讨论如何将一个3行1列的Tensor转换为一个1行3列的Tensor，并通过实例展示了这种转换的实际应用。
## 1. PyTorch基础
PyTorch是一个广泛使用的深度学习
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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在深度学习和数据处理领域，PyTorch 是一个常用的深度学习框架。在许多情况下，我们需要对 PyTorch 的 Tensor 进行操作，比如“乘以某一列”。在本文中，我将详细阐述如何使用 PyTorch 来处理这种情况。
## 背景定位
在实际的深度学习项目中，我们经常需要对数据进行处理，以适应模型的需求。例如，当我们有一个包含多个特征的 Tensor，并希望将其中某一列与其他数据进行运算时
Tensor 首先导入有关的库 import torch import numpy as np numpy与tensor的转换 由numpy转换成tensor 对于numpy到tensor的转换，一般有两种方法 利用torch.Tensor tensor_from_np1 = torch.Tenso ...
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2021-09-20 00:38:00
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动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++
动动发财的小手，点个赞吧！PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，
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2023-12-07 11:03:39
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计算图与动态图机制计算图是用来描述运算的有向无环图。计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge)。结点表示数据，如向量,矩阵,张量；边表示运算，如加减乘除卷积等。 下面用计算图表示:y = ( x + w ) ∗ ( w + 1 ) 采用计算图描述运算的好处：不仅使得运算更加简洁，而且使得梯度求导更加方便。下面用代码展示上述计算图梯度求导过程：import torch
# 需要计算梯度
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2023-06-25 16:57:05
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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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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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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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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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