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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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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PyTorch中的两个张量的乘法可以分为两种：两个张量对应的元素相乘（element-wise），在PyTorch中可以通过torch.mul函数（或者运算符）实现两个张量矩阵相乘（Matrix product），在PyTorch中可以通过torch.matmul函数实现本文主要介绍两个张量的矩阵相乘。语法为：torch.matmul(input, other, out = None)函数对inp
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2023-10-01 11:29:48
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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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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
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文章目录一、创建张量1. 从Numpy，List 对象创建2. 创建全0，全1张量二、创建自定义数值张量三、创建已知分布的张量1. 创建正态分布2. 创建均匀分布四、创建序列 一、创建张量1. 从Numpy，List 对象创建Numpy Array 数组和Python List 是Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数 据都是通过Python 语言将数据加载至Array 或者Lis
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2024-05-14 22:21:46
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一、torch.mul该乘法可简单理解为矩阵各位相乘，一个常见的例子为向量点乘，源码定义为torch.mul（input,other,out=None）。其中other可以为一个数也可以为一个张量，other为数即张量的数乘。该函数可触发广播机制（broadcast）。只要mat1与other满足broadcast条件，就可可以进行逐元素相乘 。tensor1 = 2*torch.ones(1,4
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2023-10-19 17:13:18
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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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