Tensor 概念张量的数学概念：张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高位扩展张量在pytorch中的概念：tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。variable是torch.autograd的数据类型，主要用于封装tensor，进行自动求导data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的function，是自动求导
转载
2024-05-31 11:41:38
64阅读
Pytorch 张量维度
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.
转载
2023-12-04 19:38:48
92阅读
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)
>&
转载
2023-10-20 11:33:03
77阅读
文章目录一、Tensor二、梯度三、张量y对x求梯度四、中断梯度追踪五、参考 一、Tensor创建一个Tensor并设置requires_grad=True:x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x)
print(x.grad_fn)输出tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], requires_grad=T
转载
2024-07-02 14:36:48
87阅读
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]
转载
2023-09-18 00:03:20
733阅读
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
转载
2024-08-17 10:44:51
162阅读
每门语言都少不了加减乘除等数学运算，Pytorch 作为一个开源的机器学习库，除了这些基本的数学运算，还涉及到矩阵运算、三角函数、傅立叶变换等等。对于我们来说，先从最简单的、常用的数学运算入手，主要是学习其 api 的使用，尤其是对于一些复杂的计算。有时间的话，去了解一下其背后的数学原理会更好。1. 加减乘除加法：torch.add(input, other, * ,&nbs
转载
2023-10-09 15:42:58
146阅读
白板推导系列Pytorch-支持向量机(SVM)支持向量机的代码实现主要是SMO算法的实现，我参考了下面这篇博客该博客中使用numpy实现的svm，我对numpy版本做了一点修改，并且使用pytorch的API写了一个新版本，但除了函数名不同基本一致，只是numpy版本的收敛速度比pytorch要快很多。另外我调用了sklearn中的svm，速度都远超这两个实现pytorch版本导入所需的包imp
转载
2023-08-11 10:01:16
110阅读
# PyTorch 二维张量和三维张量相乘
在深度学习中，我们经常需要用到张量（Tensor）的运算。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了强大的工具来进行各种张量运算。在这篇文章中，我们将探索如何在 PyTorch 中对二维张量和三维张量进行相乘，并提供相关的代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 什么是张量？
张量是 PyTorch 的基本数据类型，它可以是标量（0
系列文章目录第一章 人工智能发展大事件第二章 PyTorch基础 文章目录系列文章目录一、Tensor（张量）基本概念二、Tensor（张量）统计学方法三、Tensor（张量）基本操作总结 一、Tensor（张量）基本概念理解标量、向量、矩阵、张量 简单来说，张量是一个更加泛化的概念，包含了标量（0维张量）、向量
转载
2024-03-11 06:50:53
68阅读
前言 SVM (support vector machines) 是机器学习里面经典的二分类模型它是定义在特征空间上间隔最大的线性模型 线性支持向量机 和 非线性支持向量机，硬间隔 软间隔，SMO(序列最小最优算法) 参考文档<<统计学习方法
## PyTorch 和标量对比
在深度学习的领域中，我们时常需要处理各种数据，这些数据既可能是张量（tensor），也可能是标量（scalar）。PyTorch 作为一个强大的深度学习框架，为我们提供了灵活的方式来处理各种数据类型。在这篇文章中，我们将探讨 PyTorch 中的标量和张量之间的对比，并提供一些实用的代码示例，帮助你更好地理解它们的用法。
### 什么是标量和张量？
在数学和
原创
2024-10-29 04:14:39
66阅读
三维向量的点积（Dot Product）
点乘比较简单，是相应元素的乘积的和： V1( x1, y1, z1)·V2(x2, y2, z2) = x1*x2 + y1*y2 + z1*z2;注意结果不是一个向量，而是一个标量（Scalar）。点乘有什么用呢，我们有： A·B = |A||B|Cos(θ)θ是向量A和向量B见夹角。这里|A|我们称
转载
2023-12-21 13:23:23
350阅读
标量，向量，矩阵与张量
1、标量一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。
2、向量一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常会赋予向量粗体的小写名称。当我们需要明确表示向量中的元素时，我们会将元素排列成一个方括号包围的纵柱：
我们可以把向量看作空间中的点，每个元素是不同的坐标轴上的坐标。
3、矩阵矩阵是二维数组，其中的每一个元
原创
2018-08-28 08:29:39
941阅读
张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。2.2.1 标量（0D 张量）仅包含一个数字的张量叫作标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0
原创
2022-07-18 15:13:53
383阅读
torch.bmm()强制规定维度和大小相同torch.matmul()没有强制规定维度和大小，可以用利用广播机制进行不同维度的相乘操作当进行操作的两个tensor都是3D时，两者等同。torch.bmm()用法：torch.bmm(input, mat2, out=None) → Tensor torch.bmm()是tensor中的一个相乘操作，类似于矩
转载
2024-06-13 19:56:35
88阅读
TensorFlow - 张量
https://tensorflow.google.cn/guide/tensorsTensorFlow 指南 - TensorFlow 工作原理https://tensorflow.google.cn/guide正如名称所示，TensorFlow 这一框架定义和运行涉及张量的计算。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化。TensorFlow 在
转载
2024-05-02 21:01:54
29阅读
神经网络学到的所有变换都可以简化为数值数据张量上的一些张量计算。keras.layers.Dense(512, activation='relu')这个层可以理解为一个函数，输入一个 2D 张量，返回另一个 2D 张量，即输入张量的新表示。具体而言，这个函数如下所示（其中 W 是一个 2D 张量，b 是一个向量，二者都是该层的属性）。output = relu(dot(w,input)+b)我们将
转载
2023-11-24 09:37:38
297阅读
Task02：pytorch基础模块机器学习一般流程
数据预处理
格式统一
数据划分
数据变换
训练集
模型评估
转载
2023-09-23 08:26:01
41阅读
# 用 PyTorch 进行张量对应维度相乘并相加的详细指南
## 引言
在机器学习和深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，它提供了强大的张量操作功能。本文将详细讲解如何使用 PyTorch 进行张量的对应维度相乘并相加。对于刚入门的小白来说，理解这些操作是非常重要的。在这篇文章中，我们将首先明确任务流程，然后逐步展示代码实现，同时附上必要的注释和解释。
## 任务流程
以下是
