torch.Tensor的4种乘法torch.Tensor有4种常见的乘法：*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档。点乘a与b做*乘法，原则是如果a与b的size不同，则以某种方式将a或b进行复制，使得复制后的a和b的size相同，然后再将a和b做element-wise的乘法。下面以*标量
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2024-05-16 10:11:58
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# 使用PyTorch实现张量点乘
在深度学习和科学计算中，张量（即多维数组）的运算非常普遍，其中点乘（即内积）是非常重要的一种操作。本文将带领你一步一步地学习如何在PyTorch中实现张量的点乘。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解，我们可以将整个过程分成几个步骤。以下是实现张量点乘的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|--------|-------
# PyTorch 张量点乘实现指南
欢迎你来到深度学习的世界，今天我们将学习如何在 PyTorch 中实现张量点乘。张量点乘是机器学习和神经网络计算中的基本操作，掌握它是开发者的必修课。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现张量点乘：
| 步骤 | 描述 |
|---------------
# 实现pytorch张量点乘后训练
## 1. 整体流程
首先我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建输入张量 |
| 3 | 创建目标张量 |
| 4 | 定义模型 |
| 5 | 定义损失函数 |
| 6 | 定义优化器 |
| 7 | 训练模型 |
## 2. 每一步详解
### 步骤
原创
2024-03-07 05:42:05
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什么是PyTorch？ PyTorch是Facebook人工智能团队开发的一个机器学习和深度学习工具，用于处理大规模图像分析，包括物体检测，分割与分类。但是它的功能不仅限于此。它与其它深度学习框架结合，能够完成复杂的算法。PyTorch用Python和C++编写。 PyTorch属于深度学习框架中的重要一员，与TensorFlow, Keras, Theano等其它深度学习框架不同，它
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2023-10-19 12:02:29
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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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【Pytorch】张量张量（Tensor）：张量是一个 n 维数组，是 Pytorch 中经常用到的一个数据类型，我们可以这样理解：一维张量等同于向量，二维张量等同于矩阵。创建张量：空张量：x = torch.empty(size)全0张量：# 创建一个指定形状的全0张量：
x = torch.zeros(size)
# 创建一个形状与给定张量相等的全0张量：
x = torch.zeros_li
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2023-09-22 12:01:56
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点乘a与b做*乘法，原则是如果a与b的size不同，则以某种方式将a或b进行复制，使得复制后的a和b的size相同，然后再将a和b做element-wise的乘法。* 标量Tensor与标量k做*乘法的结果是Tensor的每个元素乘以k（相当于把k复制成与lhs大小相同，元素全为k的Tensor）。>>> a = torch.ones(3,4)
>>> a
te
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2024-04-10 12:54:55
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# PyTorch张量乘法原理科普
## 前言
在深度学习和科学计算中，张量是最基本的数据结构，类比于多维数组。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而其核心概念之一就是张量。本文将深入探讨PyTorch中的张量乘法原理，并通过代码示例进行说明。
## 什么是张量？
在数学中，张量是一个多维数组，可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维的数据结构。PyTorch通过`t
# PyTorch高阶张量乘法的探讨与应用
在现代深度学习中，张量运算是进行复杂计算的基础。而PyTorch作为一个深受欢迎的深度学习框架，其对张量的处理能力极为强大。在这篇文章中，我们将探讨高阶张量的乘法，以及如何在PyTorch中实现这些操作。
## 什么是高阶张量？
在数学中，张量是一个多维数组，可以用来表示标量（0阶）、向量（1阶）和矩阵（2阶），而高阶张量则是3阶或更高的张量。例如
1、基础张量维度：维度个数和维度大小；.ndim可查看维度个数，.shape可查看维度大小。如下代码，张量a：维度个数为2，是一个2维张量；维度大小为[2,3]，即第0维的维度大小为2，第1维为3。>>> a=torch.arange(8).reshape(2,4)
>>> a
tensor([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]
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2023-09-18 00:03:20
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文章目录前言一、合并Cat/Stack1.Cat2.Stack二、分割Split/Chunk1.Split2.Chunk三、基本运算1.加减乘除2.矩阵乘法mm/@/matmul3.幂运算**4.指数exp/对数log5.近似floor/ceil/round/trunc/frac6.裁剪（归化）clamp总结 前言Pytorch学习笔记第三篇，关于Tensor的合并（cat/stack）、
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2023-09-29 20:29:51
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这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗给分类的实战任务教学。加减乘除就不多说了，±*/1 矩阵与标量这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1
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2024-02-10 07:33:21
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在 PyTorch 中，有多种方法可以执行张量之间的乘法。两个矩阵相乘，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。()`对应位置的元素相乘，输入张量形
原创
2024-05-24 11:46:53
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今天是pytorch学习打卡的第七天，冲冲冲！！本节我们将介绍 Pytorch的动态计算图。包括：动态计算图简介计算图中的Function计算图和反向传播叶子节点和非叶子节点计算图在TensorBoard中的可视化一、动态计算图简介Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两
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2023-08-11 17:04:36
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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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# PyTorch 中的矩阵、向量、标量之间的乘法
# 一、torch.mul()
# 注意：torch.mul() 是支持广播操作
# torch.mul(input, value, out=None)
# 用标量值 value 乘以输入 input 的每个元素，并返回一个新的结果张量。 out = tensor ∗ value
# 如果输入是FloatTensor or Do
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2023-10-28 13:26:50
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pytorch张量 In this PyTorch tutorial, we’ll discuss PyTorch Tensor, which are the building blocks of this Deep Learning Framework. 在本PyTorch教程中，我们将讨论PyTorch Tensor ，这是此深度学习框架的构建基块。 Let’s get start
# PyTorch 3D张量乘法实现指南
## 引言
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一种流行的开源框架，用于构建神经网络模型和进行数值计算。在实际应用中，我们经常需要进行张量乘法操作。本文将指导您如何使用PyTorch实现3D张量乘法。
## 整体流程
下面是实现PyTorch 3D张量乘法的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
partici
原创
2023-12-04 05:26:39
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# PyTorch 4维张量乘法详解
在深度学习和科学计算中，张量是一个不可或缺的概念。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它强大的张量操作功能使得我们可以非常方便地进行复杂的计算。本文将重点解析4维张量的乘法，包括其定义、操作及实际应用，提供示例代码并讨论其在深度学习中的重要性。
## 什么是4维张量？
张量可以被视为一种遵循多维数组的数学对象。在PyTorch中，张量不仅是数据的容器
原创
2024-10-06 03:54:03
178阅读
