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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pytorch学习笔记-张量(Tensor)操作张量是深度学习中必不可少的内容，虽然十分基础但是在整个深度学习中每个地方都会涉及到，下面从创建、运算、广播以及转换等方面记录一下学习心得，学习过程中参考了动手学深度学习(pytorch版本)和pytorch官方文档。 导入包:import torch创建Tensortorch.empty(5, 3) #创建一个5*3的张量，并不进行初始化
torch
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2023-10-26 10:23:42
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文章目录1. 简介2. 张量初始化2.1. 直接从数据中创建2.2. 从NumPy的array创建2.3. 从另一个张量创建2.4. 用随机或常量值初始化3. 张量属性4. 张量运算4.1. 索引切片4.2. 张量连接4.3. 张量乘法4.3.1. 矩阵数乘4.3.2. 哈达马积4.3.3. 矩阵乘法5. In-place6. 与NumPy桥接6.1. Tensor转NumPy array6.2.
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2023-10-24 00:14:29
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(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式：a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2)；(2)a[:2,:1,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的前1个数据，后两个维度全都取到；(3)a[:2,1:,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的
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2024-01-05 16:47:45
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张量是一棵树长久以来，张量和其中维度的概念把我搞的晕头转向。
一维的张量是数组，二维的张量是矩阵，这也很有道理。
但是给一个二维张量，让我算出它每一行的和，应该用 sum(dim=0) 还是 sum(dim=1)? 这个问题还得让我想个一会儿。
更别说四维的张量是什么，一百维的张量又是什么，这种问题了，我不知道，想想就头大。
但是直到把张量看成一棵树，许多问题就迎刃而解~如下图所示，分别表示三种不
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2024-07-24 04:48:54
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------------恢复内容开始------------概括： 一. view/reshape 作用几乎一模一样，保证size不变：意思就是各维度相乘之积相等（numel（）），且具有物理意义，别瞎变，要不然破坏数据污染数据； 数据的存储、维度顺序非常重要，需要时刻记住&nbs
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2023-08-13 20:53:41
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1、在pytorch中，有以下9种张量类型 2、查看张量的基本信息 tensor=torch.randn(3,4,5) print(tensor.size()) print(tensor.type()) print(tensor.dim()) torch.Size([3, 4, 5]) torch.
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2020-03-06 20:39:00
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[PyTorch] 笔记01：张量及基本操作Outline张量
基础语法Torch张量转化为NumPy数组NumPy数组转化为Torch张量arange，range，linspace基本操作
运算重排部分数据选择扩张与拼接1 张量Tensor(张量）类似于NumPy的ndarrayndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。numpy.array(object, dtype =
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2024-04-17 11:18:59
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张量是pytorch的基本数据类型，因此有必要重新快速的学习下怎么使用操作张量。1：使用tensor直接创建b = torch.ten
原创
2022-12-14 16:21:59
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导读虽然也有其他方式可以实现相同的效果，但是这几个操作可以让使用更加方便。PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。这5个操作是：expand()permute()tolist()narr
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2024-02-26 18:47:08
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一、张量的定义和变换 1.张量表示一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。 说明，torch.arange(12)可以得到一个一维的（有几层中括号就是几维数组，注意是层，不是个数），一个最内层的一个中括号中的一列数值都来描述一个点的信息）、由0~11数值组成的张量。 2.可以通过张量的shape属性来访问张量的形状. 说明：输出结果的torch.Size()表示一维里有12个元素。 3.可以通
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2023-09-15 22:31:47
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一、张量拼接与切分1.1 torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接tensor：张量序列dim：要拼接的维度举例：t = torch.ones(2,3)
t_0 = torch.cat([t,t],dim=0)
t_1 = torch.cat([t,t,t],dim=1)
print('t_0:{} shape:{}\nt_1:{} shape:{}'.format(t_0,t_0
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2023-09-17 13:38:35
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那么多相乘，讲实话我到现在也没仔细梳理过，所以现在搞一下子。 文章目录按位置*数乘torch.mul矩阵向量相乘torch.mv矩阵乘法torch.mm点乘积torch.dot黑科技@再加一个torch.matmul 首先声明一个向量和一个二维矩阵import torch
vec = torch.arange(4)
mtx = torch.arange(12).reshape(4,3)
print
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2023-10-09 15:39:59
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一、前言 在现在AI各种技术需要luo地的时期，网络模型大小能够满足嵌入式平台极为重要，不仅仅需要看模型效果，也要看模型的计算量与参数，所以在评估模型的时候就要分析网络的参数量与计算量；二、推荐pytorch工具 1、ptflops &nb
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2023-08-21 10:37:20
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Pytorch 中，张量的操作分为结构操作和数学运算，其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构，数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。
推荐
原创
2023-01-05 14:19:14
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# PyTorch张量（Tensor）平移操作
在深度学习和机器学习中，张量是一种重要的数据结构，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架。本文将介绍如何在PyTorch中对张量进行平移操作，并提供相应的代码示例及应用场景。
## 什么是张量（Tensor）
在数学和计算机科学中，张量是一个包含多个维度的数组。简单来说，标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）都是张量的特殊形式。PyTor
前言PyTorch 建立在张量之上，PyTorch 张量是一个 n 维数组，类似于 NumPy 数组。如果对 NumPy 较为熟悉，我们会在使用张量时看到语法上的相似之处：Numpy数组PyTorch张量描述numpy.ones()torch.ones()创建一个全 1 数组numpy.zeros()torch.zer
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2023-08-20 07:47:54
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一、张量的拼接与切分1. torch.cat(tensor, dim=0, out=None)功能： 将张量按维度dim进行拼接参数：tensors：张量序列dim：要拼接的维度>>> t = torch.ones((2, 3))
>>> torch.cat([t, t], dim=0)
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1.
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2023-08-20 16:21:17
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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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