Tensor的内容还是挺多的，不过还是要坚持下去继续学习，下面我们首先回顾一下上一篇文章的知识点：创建Tensor有哪些方法？如何获取Tensor的形状？Tensor和Numpy的互相转化？增加维度和降低维度用什么命令？Tensor的默认类型是什么？mul和nn的区别？ceil、round、floor的定义不要弄混了，还记得吗？clamp(input,min,max)还知道啥意思吗？归并操作，如求
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2024-06-26 15:20:00
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1. Tensor 概念分类PyTorch 中的张量（Tensor）类似 NumPy 中的 ndarrays，之所以称之为 Tensor 的另一个原因是它可以运行在 GPU 中，以加速运算。1.1 从接口的角度分类对 Tensor 的操作可分为以下两类：
torch.function，如 torch.save 等；
tensor.function，如 tensor.view 等；为方便使用，对 T
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2024-10-12 08:19:45
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Java中使用类作为成员变量一、类作为成员变量二、接口作为成员变量任何类型都可以作为类的成员变量 像一开始接触的String类，就是一个类，引用数据类型。 使用 类 类型作为成员变量就是相当于将类创建对象，将对象的地址值传递给成员变量。将成员变量当做对象名进行操作。一、类作为成员变量案例分析 1.定义一个Computer类 2.在Person类定义两个成员变量，其中一个用Computer来定义 3
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2023-05-18 15:14:19
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文章目录0. 张量（Tensor）基本概念回顾1. tensor在计算机内存中的存储方式 0. 张量（Tensor）基本概念回顾张量（Tensor）其实就是多维数组，类似于NumPy里面的np.array。 这里的维度，更准确的讲法应该叫阶（rank），这是为了跟向量（vector）的维度区分开的。vector其实就是rank为1的张量，我们说一个vector是n维的其实是说它有n个分量（标量）
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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类概念：封装对象的属性和行为的载体，而在Java语言中对象的属性以成员变量的形式存在，对象的方法以成员方法的形式存在。成员变量：在Java中对象的属性也称为成员变量。为了了解成员变量，举个实例如下：首先先定义人的类，成员变量对应类对象的属性，在person类中定义三个成员变量，分别为name，gender和height，分别对应人的名字，性别和身高3个属性。在星幕中创建person类，在该类中定义
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2024-04-10 22:24:24
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二、Git代码托管服务2.1、常用的Git代码托管服务Git中存在两种类型的仓库，即本地仓库和远程仓库。如何搭建Git远程仓库呢?可以借助互联网上提供的一些代码托管服务来实现，其中比较常用的有GitHub、码云、GitLab等。◆ gitHub(地址:https://github.com/)是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持Git作为唯一的版本库格式进行托管，故名gitHub◆ 码
1. 看板负责人或者普通成员都可以通过其他成员的邮箱账号添加其他成员到看板。设置卡片负责人有两种方式：1> 直接拖动成员头像到某卡片。2>点击卡片，选择添加成员设置即可。
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2019-05-31 05:33:00
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2评论
## Java添加成员方法
在Java编程语言中，成员方法是类中定义的一种特殊类型的方法。它们允许我们在类中编写可执行的代码块，以执行特定的任务或操作。通过添加成员方法，我们可以向类中添加功能，使其更加灵活和可重用。
### 创建成员方法
要创建成员方法，我们首先需要在类中定义一个方法。在Java中，成员方法的语法如下：
```java
修饰符 返回类型 方法名(参数列表) {
/
原创
2023-08-02 03:25:43
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记录笔记，不能少了图片的解释，不知你是否是这样，反正我是比价喜欢有图片的说明，图片能够使得内容更加详细。这篇博文就来记录一下GitHub上如何上传图片，步骤如下：【1】创建仓库（GitHub里的仓库，最直白的理解，就是一个文件夹）：（1）点击Repositories，这里是仓库，会显示你所建立的所有仓库列表（2）点击New绿色按钮，创建一个新的仓库（3）出现“Create a new reposi
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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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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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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