# 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
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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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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一开始我用语言描述了一下我想实现的功能，chatGPT 给出了结果，看着是对的，不过漏掉了中间维度。这是我在草稿纸上演算的结果，
原创
2023-07-28 14:02:56
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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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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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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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最近在 B站 刘二大人 学习PyTorch ，上传一些学习用的代码，仅供参考和交流。目录1、卷积层2、池化层3、ReLU函数4、卷积神经网络1、卷积层 卷积神经网络中每层卷积层（Convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的
从数据处理到人工智能数据表示——数据清洗——数据统计——数据可视化——数据挖掘——人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清洗：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解、数量、分布、中位数等数据可视化：直观展示数据内涵的方式数据挖掘：从数据分析获得知识，产生数据外的价值人工智能：数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策python库之数据分析Numpy：表达n维数据的最基
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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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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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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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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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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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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# 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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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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①如何查看张量维度： 你可以使用shape属性或者size()方法来检查张量的形状。import torch
# 创建一个形状为(2, 3, 4)的张量
x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape) # 输出: torch.Size([2, 3, 4])
print(x.size()) # 输出: torch.Size([2, 3, 4])在输出结果中，to
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2024-05-01 20:09:16
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# PyTorch 张量基础指南
在深度学习的研究和实际开发中，张量是数据表示的核心。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它的张量功能强大且易于使用。本文将帮助你了解如何在 PyTorch 中实现张量的创建和操作。以下是我们的学习流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-08 04:35:03
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