开学已经一个多星期了，大学生活也渐入尾声。想来自己依旧没有什么拿得出手的技能，上个学期机缘巧合之下也接触了一下机器学习有关的知识，大概也系统的学习了一下。但是一个如此漫长的寒假下来，已经难以分清CNN与RNN了。刚好之前学的也不是那么认真投入，那么这次就来从头学习一下吧。本系列文章的参考资料全部来自于pytorch官网资料 pytorch中文文档 。这次的文章也就只是一个绪论，
# PyTorch中的字典元素个数
在机器学习和深度学习的领域，PyTorch作为一种流行的开源深度学习框架，提供了丰富的数据结构供开发者使用。字典（dict）在PyTorch中被广泛应用于存储模型参数、数据集信息等。本文将介绍如何获取PyTorch字典的元素个数，并提供相应的代码示例。
## 字典的基本概念
字典是一种无序的、可变的、且索引的集合，它以键值对的方式存储数据。每一个键（key
原创
2024-08-12 04:21:21
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入门爱因斯坦简记法：是一种由爱因斯坦提出的，对向量、矩阵、张量的求和运算∑的求和简记法。在该简记法当中，省略掉的部分是：1)求和符号∑与2)求和号的下标i省略规则为：默认成对出现的下标（如下例1中的i和例2中的k）为求和下标。//讲的挺好矩阵乘法与高阶张量运算都有一个例子，都分析的很不错进阶在上面的字符串中，隐式地省略了重复的下标k，表示在该维度矩阵乘；另外输出中未指明下标i，表示在该维度累加,可
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2024-10-15 19:45:38
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Aurograd自动求导机制总结PyTorch中，所有神经网络的核心是 autograd 包。autograd 包为tensor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. 理解自动求导机制可以帮助我们编写更高效、简洁的程序，并且可以方便我们进行调试。 Aurigrad如何实现自动求
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2024-07-26 17:48:18
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不是python层面Tensor的剖析，是C层面的剖析。 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了，TH也是torch7下面的一个重要的库。可以在torch的github上看到相关文档。看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西。pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化。https://github.com/torch/torch7
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2024-05-31 11:37:40
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# PyTorch中计算Tensor元素数量的实用指南
在介绍如何使用PyTorch计算Tensor中等于某个值的元素数量之前，我们首先需要了解一些基本概念和步骤。这个过程总体可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------|
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-09-24 04:18:25
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tensor创建与属性的学习笔记代码写着写着，发现要学习一下基础的知识。这里只举最简单的例子，以便说明各属性的功能。一、tensor的创建按官方的教程torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor 注：data就是数据，若输入1，创建标量，若输入[1], 创建向量
# 使用 PyTorch 计算两个 Tensor 中相依元素相等的个数
在深度学习和机器学习的实际应用中，Tensor 是一种重要的数据结构。PyTorch 作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的操作，用于处理和计算 Tensor。这篇文章将向您展示如何使用 PyTorch 来计算两个 Tensor 中相依元素相等的个数。
## 什么是 Tensor？
Tensor 是用来表示多维数组的数
out[:,-1,:]与out[:,-1]bert输出 out:[batch_size,seq_len,hidden_size] 请问out[:,-1,:]与out[:,-1]的维度分别是多少？假设 “out” 是一个形状为 [batch_size, seq_len, hidden_size] 的张量。out[:, -1, :]：这将选择每个样本中最后一个时间步的隐藏状态。结果将是一个形状为 [b
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2024-06-03 21:48:28
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torch.Tensor 是一个多维矩阵，包含单一数据类型的元素。Data typesTorch 定义了 10 种具有 CPU 和 GPU 变体的张量类型，如下所示：Data typedtypeCPU tensorGPU tensor32-bit floating pointtorch.float32 or torch.floattorch.FloatTensortorch.c
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2023-12-14 20:51:41
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PythonPython开发Python语言Python内置函数 一、内置函数什么是内置函数? 就是python给你提供的。 拿来直接⽤的函数， 比如print， input等等。作用域相关globals() 返回全局作用域中的名字locals() 返回当前作用域中的名字迭代器相关range() 获取数据next() 迭代器向下执行一次，实际上调用了内部的__next__()方法获取迭代器中的下一
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2024-03-12 19:39:03
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# PyTorch 按条件统计 Tensor 中某元素个数
在深度学习中，我们经常需要对大规模的数据进行统计和分析。PyTorch 是一个用于科学计算和深度学习的开源库，它提供了丰富的工具和函数来处理和分析数据。在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 来按条件统计 Tensor 中某元素的个数。
## Tensor 概述
在 PyTorch 中，Tensor 是一个多维数组，类似于 N
原创
2023-10-12 03:52:44
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一、引言大规模分布式训练的目标是协调多台机器简单高效地训练大模型。然而，在这个过程中，存在着内存需求与GPU内存限制之间的矛盾。问题分析：假设训练模型所需的内存的Require_memory，GPU的单卡内存为Device_memory，在模型训练过程中的矛盾为Require_memory>>Device_memory。要解决这两个矛盾，有两个解决方案：“节流”、“开源”。“节流”的核
1.tensor.size()， 查看张量的维度信息import torcha = torch.tensor([[ 0.0349, 0.067
原创
2022-11-10 10:09:46
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在 上文中，我们介绍了PyTorch autograd系统的三个基石：Variable、Function、Engine。用一句简单的话来概括下，就是Engine使用Function构建的Graph来计算得到Variable上grad。在本文中，Gemfield将以下面的代码片段为例，详细介绍Engine如何构建Graph来进行反向传播计算：gemfield = torch.ones(2, 2, r
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2024-06-07 17:09:18
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Tensor：张量，可以是标量(一个数)、向量(一维数组)、矩阵(二维数组)或者更高维的数组。它与numpy和ndarrays相似，但是PyTorch的tensor支持GPU加速。一、tensor分类从接口的角度分类 torch.function如torch.save()tensor.function如tensor.view()从存储
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2023-08-05 02:20:51
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Python基本语法元素一、基本语法程序的基本语法元素：程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值语句、引用。基本输入输出函数：input()、eval()、print()。 1. 缩进Python语言采用严格的“缩进”来表明程序的格式框架。缩进指每一行代码开始前的空白区域，用来表示代码之间的包含和层次关系。1个缩进 = 4个空格。缩进是Python语言中表明程序框架的唯一手段
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2023-09-06 19:28:38
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# 使用PyTorch计算Tensor中某个元素的个数
在日常的数据处理和机器学习工作中，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架。今天我们将学习如何在PyTorch中计算一个张量（Tensor）中某个特定元素的个数。本文将给出详细的步骤和代码示例，以帮助刚入行的小白快速上手。
## 流程概述
整个过程可以分为以下几个步骤。下面是一个简单的流程表，描述了每个步骤的目标和实现方式：
| 步
二级C复习
二级C语言队列计算队列中元素个数种 ： rear > front ,直接减第二种： rear < front上面两种综合一起，求元素个数公式 ：（r - f + maxsize) % maxsize栈栈中元素个数计算栈S(1,m)第一步：判断栈是正栈还是倒栈 正栈初始状态（空栈）：top<1 倒栈初始状态（空栈）：top&g
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2024-05-29 05:37:26
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PS:来看看Python中比较特殊的几种数据类型list、tuple、dict、setlist list（列表）是Python内置的一种数据类型，它是一种有序、可变的集合，可以随时添加和删除其中的元素。>>> classmates = ['Li', 'Tom', 'Alice']
>>> classmates
['Li', 'Tom', 'Alice']变量c
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2024-06-04 15:59:55
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