PytorchPyTorch的核心是一个提供多维数组（张量）以及由toch模块提供大量操作的库。张量及操作可以在CPU或GPU上使用。在PyTorch中，将运算从CPU转移到GPU不需要额外的函数调用。PyTorch提供的第2个核心功能是张量可以跟踪对其执行的操作的能力，并分析和计算任何输入对应的输出的导数。该功能用于数值优化，是由张量自身提供的，通过PyTorch底层自动求导引擎来调度。张量使用
文章目录dim=0的标量dim=1的张量dim=2的张量dim=3的张量dim=4的张量计算Tensor中元素的数目Tensor类的成员函数dim() 可以返回张量的维度，shape属性与成员函数size() 返回张量的具体维度分量，如下代码定义了一个两行三列的张量：f = torch.randn(2, 3)print(f.dim())print(f.size())print(f.shape)输出结果：2torch.Size([2, 3])torch.Size([2, 3])dim=
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2021-06-18 14:10:11
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2022-02-07 16:25:46
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1. 什么是张量张量是神经网络中最常用到的数据类型，神经网络中的输入、输出和转换都是依靠张量进行的。那么用计算机和数学中常用的一些数据类型归纳出张量首先介绍三个计算机学科名称：数字、数组、二维数组其次是这三个数学名称：标量、向量、矩阵以上 在不同学科中有不同的命名，但是他们的本质是相对应的。那么在计算过程中观察他们的索引数以及与张量的关系：所谓索引数即根据多少信息可以得出这个数字，例如我们需要在不
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2023-10-09 18:57:01
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# PyTorch 查看张量维度
在深度学习中，张量是数据的基本单位。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它使得在处理张量时变得更加方便和简单。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 查看张量的维度，并结合代码实例来更好地理解这一概念。
## 什么是张量？
张量是一个多维数组，类似于 NumPy 的数组。张量可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数据结
Pytorch 基本概念了解基本概念，以及学习常用的几个函数。张量（Tensor）PyTorch 张量(Tensor)，张量是PyTorch最基本的操作对象，英文名称为Tensor，它表示的是一个多维的矩阵。比如零维是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和numpy是对应的，而且 Pytorch 的 Tensor 可以和 numpy 的ndarray相互转换，唯
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2023-10-20 15:14:23
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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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4、张量 张量是pytroch中最重要的数据类型，神经网络中操作的数据都是张量。输入的图片是一个张量，中间的隐藏层也是张量，最后输出的结果也是张量。 所以懂得张量的基本操作就成了pytroch的基本功。 张量是一个多维数组，维度可以从0到n 如果维度为0那么就是一个常数，如果维度为1那么就是一个向量，如果维度为2那么就是一个矩阵，如果维度为3就是一个立方体，如果维度为4 …4.0 张量的介绍 Py
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2024-08-17 10:44:51
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【学习笔记】【Pytorch】张量（Tensor）的基础操作一、创建张量1.使用数据创建张量2.无需数据的创建选项3.torch.Tensor与torch.tensor的区别4.PyTorch中张量的创建方法的选择二、张量的属性1.张量的 torch.dtype2.张量的 torch.device3.张量的 torch.layout三、张量的形状四、重构张量reshape函数中-1表示的意义五、
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2023-11-09 08:48:34
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目录1.张量（Tensor）的概念1.1Pytorch中的张量 1.2Tensor与Variable2.张量的创建 2.1直接创建2.1.1通过torch.tensor()创建2.1.2通过torch.from_numpy(ndarray)创建2.2依据数值创建2.2.1通过torch.zeros()创建2.2.2通过torch.zeros_like()创建2.2.3通过tor
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2024-07-04 05:13:04
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文章目录1，张量扩增([expand](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.expand.html?highlight=expand), [repeat](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.repeat.html?highlight=repeat#
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2024-05-18 17:28:27
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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
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，经常需要对输入的张量进行打乱处理以提高模型的泛化能力。这篇博文将详细探讨如何“pytorch打乱张量某个维度的数据”，并通过复盘记录这一过程，帮助大家更好地理解这一问题及其解决方案。
### 问题背景
在深度学习的训练过程中，样本的顺序会影响到模型的学习效率。若样本是按照顺序输入，模型可能会陷入局部最优解。为了解决这一问题，我们通常需要对输入数据进行
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，我们常常会遇到需要给张量增加一个维度的需求。增加维度使得数据的形状符合模型的输入要求，能有效提升模型的训练效果。接下来，我们将从多个方面详细探讨“pytorch 给张量增加一个维度”的问题。
### 协议背景
在深度学习中，输入数据的形状（shape）通常需要遵循特定的结构。数据的维度越高，表示其所承载的信息越丰富。例如，在处理图像数据时，通常需要以四
pytorch实现：对预训练好的卷积网络微调一、导入所需的包二、微调预训练的VGG16网络三、准备新网络需要的数据四、微调网络的训练和预测 由于卷积神经网络层数多，训练参数较多，导致从0开始训练很深的卷积网络非常困难，所以我们可以对预训练好的模型参数进行微调，快速实现自己的任务。pytorch提供ImageNet数据集与预训练好的流行的深度学习网络。本文使用VGG16网络，对网络结构和参数进行微
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2023-12-07 06:40:50
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目录引言：1.1 实际数据转为浮点数1.2张量：多维数组1.2.1 从列表到 PyTorch 张量1.2.2张量的本质1.3索引张量1.4命名张量1.5张量的元素类型1.5.1使用 dtype 指定数字类型1.5.2适合任何场合的 dtype1.5.3管理张量的 dtype 属性1.6张量的API1.7张量的存储视图1.7.1索引存储区1.7.2 修改存储值：就地操作1.8&n
## Python张量维度
### 介绍
在Python中，张量是一种多维数组，可以在不同的领域中使用，如机器学习、深度学习和科学计算。张量维度指的是张量的形状和大小，它决定了张量的操作和计算规则。
本文将介绍Python中张量维度的概念，并提供一些代码示例来帮助您更好地理解。
### 张量维度表示
张量的维度表示为一个元组，每个元素代表一个维度的大小。例如，一个形状为(3, 4, 2)
原创
2023-12-23 09:04:08
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目录(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作(1-2)tensor数据的维度变换(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
数据增强与数据读取数据增强为什么要进行数据增强深度学习模型的参数很多，模型复杂度很高，如果此时数据集数量不够导致数据集中数据的复杂度没有涵盖所有特征空间，那么模型就会学习到这些数据集的一些独有的特征，这会导致过拟合的问题，因此我们有必要对数据集进行增强操作以减小过拟合的风险。利用pytorch进行数据增强在pytorch的torchvision库中提供了很多的数据增强方法，主要可以分为四类：裁剪翻
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2024-05-29 06:29:15
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目录前言1. 裁剪1.1 中心裁剪1.2 随机裁剪1.3 随机尺寸裁剪2. 翻转2.1 水平翻转2.2 垂直翻转2.3 随机旋转3. 色调3.1 灰度变换3.2 色彩抖动3.3 随机翻转颜色3.4 随机调整锐度3.5 高斯模糊4. 边缘填充5. 仿射变换 前言下文中有使用到plt，不懂的可看我这篇文章：python之Matplotlib详细分析（附代码）数据比较少的时候使用数据增强是一个不错的选
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2023-11-14 22:15:31
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