目录pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列我在做的时候主要参考了这些文章https://zhuanlan.zh
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2023-12-19 19:12:14
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文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三、张量的维度变换1.Veiw函数调整形状2.维度增加和减少总结 前言我们已经接触过Numpy中的数组，在拓宽一步，其实numpy中的多维数组（ndarray）就是一个张量数据。张量（Ten
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2023-09-29 22:30:11
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文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三、张量的维度变换1.Veiw函数调整形状2.维度增加和减少总结 前言我们已经接触过Numpy中的数组，在拓宽一步，其实numpy中的多维数组（ndarray）就是一个张量数据。张量（Ten
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2023-09-29 22:30:12
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# PyTorch张量变换入门指南
在深度学习和数据科学中，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，其中张量（Tensors）是其核心数据结构。张量变换是数据预处理的一部分，了解如何执行这些变换对从事机器学习和深度学习任务的开发者至关重要。本文将带你逐步了解如何实现PyTorch中的张量变换。
## 1. 张量变换的流程
在进行张量变换时，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
前言 张量既是Pytorch中的一种基本数据结构，表示多维数组，也是一种自动求梯度的方式。本笔记框架主要来源于深度之眼，并作了一些相关的拓展。内容包括：张量的含义，0维，1维，2维，3维，4维，5维张量的形状；张量的若干参数和自动求梯度的方法；张量的若干常用创建方法。Pytorch张量 在各
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2024-02-04 22:48:38
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作者：码府张量就是一个变化量。张量有零阶、一阶、二阶、三阶、四阶等等。零阶张量是纯量（数值）一阶张量是向量（数值和方向的组合）二阶张量是矩阵（向量的组合）三阶张量是数据立体（矩阵的组合）四阶张量（数据立体的组合）等等。1、纯量就是一个数值，可以看成是一个数值上的变化量。2、向量是点到点的变化量，而点可以是一维空间上的点、二维空间上的点、三维空间上的点，等等。一维空间上的点的变化，好像点(x)在线上
张量的定义对于Tensor,有没有一种更确切的标识来解释它，什么是张量？ 如图所示： 张量是一个任意维数组，它是标量、矩阵、向量的高维拓展。张量的创建1、可以通过列表创建 2、可以通过元组创建3、通过Numpy库来进行创建而对于张量的类型，函数type()不能够识别出张量内部的数据类型到底是什么，只能识别是张量（Tensor）类型，如果想要知道变量具体是哪一种类型，需要用dtype()方法来查看变
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2024-04-15 11:17:42
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# PyTorch读取图片并转换为张量
随着深度学习的发展，图像处理和计算机视觉已经成为热门的研究领域之一。在使用深度学习框架进行图像处理时，将图像读取并转换为张量（tensor）是一个重要的步骤。本文将介绍如何使用PyTorch库来读取图片并将其转换为张量，同时提供示例代码和可视化图表。
## 什么是张量？
在PyTorch中，张量是基本的数据结构，可以被视为n维数组。与NumPy数组一样
一般一维数组，我们称之为向量（vector）,二维数组，我们称之为矩阵（matrix）;三维数组以及多位数组，我们称之为张量（tensor）。
在介绍张量分解前，我们先看看矩阵分解相关知识概念。 一、基本概念矩阵补全（Matrix Completion）目的是为了估计矩阵中缺失的部分（不可观察的部分），可以看做是用矩阵X近似矩阵M，然后用X中的元素作为矩阵M中不
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2024-01-23 17:02:49
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# 如何将一维张量转换为二维张量
在深度学习中，我们经常需要将一维张量转换为二维张量，以便适应不同类型的神经网络模型。在PyTorch中，可以通过使用`view`函数实现这一转换。本文将介绍如何使用PyTorch将一维张量转换为二维张量，并提供一个具体的问题示例。
## 转换方法
在PyTorch中，可以使用`view`函数将一维张量转换为二维张量。`view`函数会返回一个新的张量，该张量
原创
2024-04-20 06:41:34
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首先我们先以一张图看看张量、标量、向量和矩阵的整体区别。先贴上结果：最重要的：列表、一维数组、一维向量都默认是n行1列的列向量(列矩阵). A = [[1,3,4,5,6]]是二维数组，1行5列张量是泛化的概念，广义上包含矩阵、数组、向量，对应标量；狭义上如图所示，专指3维及以上维数的数组情况数组，在Python中实质和张量等价。形如np.array([1,2,3,4])矩阵，经常和数组概念混，在
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2023-12-27 17:42:21
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张量对象张量（Tensor）是一种特殊结构，出于并行计算的需要设计，可在GPU等硬件加速器上运行。类似于数组和矩阵，用于对模型的输入输出，模型参数进行编码。 Pytorch中的Tensor类似于Numpy中的ndarray，二者可相互转换，且共享底层内存，可理解为同一数据引用的不同表现形式。修改其中之一会同时修改另一方。张量初始化可由现有数据对象创建张量，或根据维度创建：data = [[1, 2
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2023-08-21 09:16:40
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前言PyTorch 于 2016 年首次推出。在 PyTorch 之前，深度学习框架通常专注于速度或可用性，但不能同时关注两者。PyTorch将这两者相结合，提供了一种命令式和 Python编程风格，支持将代码作为模型，使调试变得容易，支持 GPU 等硬件加速器。PyTorch 是一个 Python 库，它通过自动微分和 GPU 加速执行动态张量计算。它的大部分核心都是用 C++ 编写的，这也是
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2023-09-27 22:27:49
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Pytorch 零基础学习系列 之 创建张量在深度学习中，神经网路结构是基础；在Pytorch中，张量是构建神经网络的基础 。从本质上讲，Pytorch就是一个处理张量的库。一个张量可以是一个数字、向量、矩阵或者任何n维数组。比较重要的一点是张量可以在GPU上进行计算。例如，下图分别展示了1维张量，2维张量和3维张量：如何创建一般张量？方法一(1) 导入 pytorch 和 numpyimport
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2023-08-30 10:36:22
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Pytorch简介Pytorch是一个基于Python的深度学习框架，可以代替Numpy在GPU上进行科学计算。什么是TensorTensor即张量，类似于Numpy的ndarrays，tensor可以在GPU上使用以加速计算。Pytorch创建张量的常用方法创建一个未初始化的张量，其值不确定：# 初始化值不确定，由所分配内存的当前值决定
x = torch.empty(5, 3)
print(x
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2023-09-21 06:25:21
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PyTorch框架学习（二） — 张量操作与线性回归1 张量的操作1.1 拼接1.2 切分1.3 索引1.4 变换2 张量的数学运算2.1 加法运算2.2 减法运算2.3 哈达玛积运算(element wise，对应元素相乘)2.4 除法运算2.5 特殊运算 torch.addcdiv2.6 特殊运算 torch.addcmul2.7 幂函数2.7 指数函数2.8 对数函数2.9 三角函数2.1
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2023-09-14 22:03:42
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一、张量tensor张量的三个特征：秩、轴、形状张量的秩是指索引的个数，轴是指每一个维度的最大的索引的值，张量的形状提供了维度和索引的数量关系。经常需要对张量进行重塑t.reshape(1,9)利用上述函数可以将张量按任意想要的形状进行重塑下面我们考虑具体的情况，将张量带入CNN的输入中这里的张量的秩为4，即[B,C,H,W]，其中后两个维度作为每一个像素的长和宽的索引，第三个维度作为RBG或者灰
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2023-10-26 11:26:48
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张量操作一、张量的拼接与切分1.1 torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度1.2 torch.stack()功能：在新创建的维度的上进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度（如果dim为新的维度，则新增一个维度进行拼接，新维度只能高一维） &nbs
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2023-07-28 19:31:33
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个人吐槽区：上一篇文章的学习是纯看书学的，后来发现这样有些看不进去，于是在B站上找了网课.......Element-wise operations（逐点运算）逐点运算，顾名思义，也就是两个同等规模的张量进行运算时，相同位置的数值进行同样的运算。举个栗子：import numpy as np
>>> x = np.array([ 1, 2, 5, 3])
>>>
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2023-12-28 20:34:33
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文章目录1. pytorch张量1.1 初始化张量1.2 张量类型1.3 创建随机值张量1.4 张量属性1.5 将张量移动到显存2. 张量运算2.1 与NumPy数据类型的转换2.2 张量的变形2.3 张量的自动微分 1. pytorch张量PyTorch最基本的操作对象是张量，张量是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。张量类似NumPy的数组(ndarray)，与ndarra
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2023-10-11 10:15:38
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