Tensorboard安装原本是tensorflow的可视化工具，pytorch从1.2.0开始支持tensorboard。之前的版本也可以使用tensorboardX代替。在使用1.2.0版本以上的PyTorch的情况下，一般来说，直接使用pip安装即可。 pip install tensorboard 这样直接安装之后，有可能打开的tensorboard网页是全白的，如果有这种问题，解决方法
# 使用 PyTorch 给函数赋值：具体问题及解决方案
在深度学习应用中，我们常常需要根据不同的条件来调用特定的函数。在 PyTorch 中，我们可以通过灵活运用函数赋值的方法来实现这一点。本文将通过一个具体的例子，展示如何在 PyTorch 中为函数赋值，并结合代码示例、状态图和表格进行详细解释。
## 1. 问题背景
假设我们正在开发一个图像分类模型，我们想根据不同的输入数据类型使用不
# PyTorch中的hypot赋值方法详解
在进行深度学习的过程中，我们会经常碰到数学运算，它们是实现各种神经网络的基础。在PyTorch中，`hypot`函数用于计算欧几里得范数（即√(x² + y²)），这在许多场景中都非常实用，比如处理二维向量的情况。本文将通过一个具体的示例，详细介绍如何在PyTorch中有效使用`hypot`函数。
## 1. 什么是hypot？
`hypot`函
# PyTorch Tensor 按照条件赋值的实现指南
在机器学习和深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架。一个常见的操作是在 tensors 中按照指定条件进行赋值。无论是数据预处理，还是模型训练阶段，我们都可能需要这种操作。本文将带你通过步骤来学习如何在 PyTorch 中实现 tensors 的条件赋值。
## 过程概述
下面是实现 PyTorch 中 tensor
在使用PyTorch进行深度学习时，操作tensor（张量）是一个基本且重要的任务。其中，tensor的转置是常用的数据变换操作之一。本文将详细介绍如何使用PyTorch来转置tensor，并分析操作过程中可能遇到的问题，提供解决方案，以及后续的优化措施。
### 问题背景
在深度学习的应用中，数据的形状和维度往往影响模型的训练效果和性能。如果未能正确地调整tensor的形状，例如在搭建神经网
文章目录PyTorch基本数据类型1. Tensor（张量）概念2. Tensor创建并初始化3. Tensor类型推断4. Tensor维度与形状5. Tensor与NumPy之间的转换6. Tensor所占内存大小7. 设置torch.Tensor默认数据类型8. 随机初始化9. 范围顺序初始化10. 范围数据切割形成Tensor11. 生成特定数字 PyTorch基本数据类型PyTorch
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2023-10-16 01:58:40
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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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一、对Tensor的操作从接口的角度讲，对Tensor的操作可以分为两类：（1）torch.function （2）tensor.function比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价。从存储的角度讲，对Tensor的操作也可以分为两类：（1）不修改自身数据，如a.add(b)，加法结果返回一个新的tensor；（2）修改自身数据，如a.add_(b)，加法结果仍存在a
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2023-11-27 19:30:56
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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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# PyTorch Tensor的Padding及其应用
在深度学习中，尤其是处理序列数据和图像数据时，常常会遇到输入数据大小不一致的问题。这时，我们需要通过填充（Padding）来调整数据的尺寸，使其适合于模型的输入要求。本文将详细介绍如何在PyTorch中进行Tensor的Padding，并通过一个实际问题来说明其应用。
## 填充的背景与必要性
填充是指在数据的边缘添加额外的值，以使数
tensorboard的使用（一）SummaryWriter类中.add_scalar()方法的使用（可按住Ctrl点击add_scalar查看该方法的功能）。先用pip安装tensorboard，执行如下命令，画一个y=2x的图像。from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter("logs")
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2023-12-02 22:34:23
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tensor作为pytorch的基本操作对象，是首先要了解的。一、tensor的8个属性：# 数据相关
t.data # tensor的数据
t.dtype # tensor的数据类型
t.shape # tensor的形状
t.device # tensor所在的设备
# 梯度相关
t.grad # data的梯度
t.grad_fn # 创建tensor的function
t.r
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2023-09-29 22:00:02
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1. 张量TensorTensors张量: 张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构, 最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能.张量是一个统称，其中包含很多类型： 【各种数值数据统称为张量】0阶张量：标量、常数，0-D Tensor 【scaler】1阶张量：向量，1-D Tensor 【vecto
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2023-10-26 12:11:04
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一.tensor数据类型的基本概念1.Dimension，简称dim表示tensor数据的维度，可以类比成几维矩阵2.shape表示tensor数据类型的形状，比如一个我们上一节的trains_loader就是一个dim为4的tensor数据类型，它的shape为[512,1,28,28]3.不同维度的tensor0维的tensor:常见的零维tensor有loss，他代表一个标量，并非向量在py
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2024-06-06 15:12:25
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torch
transpose
torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor对input上的第dim0维和第dim1维进行转置假设>>>input.shape=(128,32,12,64)
torch.transpose(input,1,2).shape=(128,12,32,64)masked_select
torch.masked_
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2023-11-27 12:44:58
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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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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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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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