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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目录1.拼接torch.cat()
torch.stack()2.切分：torch.chunk()
torch.split()3.索引torch.index_select()
torch.masked_select()
torch.ge()，gt()，le()，lt() 4.变换：torch.reshape()
torch.trans
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2023-08-16 11:28:50
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张量的操作：拼接、切分、索引和变换1张量的拼接与切分1.1 torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 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(tensors,dim=0,out=None)功能：在新创建的维度dim上进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度区别：cat不会扩展张量的
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2024-02-23 18:51:53
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防止自己真的忘掉，记了再说一、张量的操作1、cat 张量拼接2、stack 创建新维度，扩展维度3、chunk 将张量按维度dim进行平均切分4、split 将张量按维度dim进行切分5、index_select() 按index索引数据6、masked_select() 筛选数据，按照mask中的True进行索引7、reshape 变换张量形状8、torch.transpose() 交换维度9
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2024-04-23 10:01:23
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张量操作一、张量拼接 torch.cat() torch.stack()在新创建的维度上拼接 （返回一个拼接好的张量，不会改变原有张量） 参数 tensor:要拼接的张量(张量元组/列表)， dim：要拼接的维度(3个23的张量（23只有0/1维度）如果在0维度上拼接就变成了63如果在1维度拼接就是29) 如果使用torch.stack指定的dim为已有的维度，会把原有的维度向后推一个。然后在指定
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2023-11-01 16:49:08
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张量的拼接torch.cat(tensors, dim=0, out=None)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import torch
t = torch.ones((2,3))
t_0 = torch.cat([t,t], dim=0)
t_1 = torch.cat([t,t], dim=1)
print('t_0:{} shape:{}\
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2023-10-16 17:20:17
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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
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。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tensors : 张量序列dim： 要拼接的维度t = torch.ones((2,
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2022-10-29 09:39:56
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一、张量的拼接张量的拼接主要通过cat()和stack()函数实现。其中torch.cat([a, b], dim=n)是在n维度上进行两个张量的拼接，其参数n的含义代表要进行拼接操作的维度，a和b则代表要拼接的张量。在使用cat()方法时需要注意的是两个张量除了拼接的维度可以不同，其他的维度必须相同，否则会报错。示例如下： Statistics about scores a [class1-3,
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2023-08-21 15:18:11
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拼接张量：torch.cat() 、torch.stack()torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作举个例子：>>> import torch
>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[-0.1997, -0.690
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2024-04-10 08:46:06
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前言PyTorch 于 2016 年首次推出。在 PyTorch 之前，深度学习框架通常专注于速度或可用性，但不能同时关注两者。PyTorch将这两者相结合，提供了一种命令式和 Python编程风格，支持将代码作为模型，使调试变得容易，支持 GPU 等硬件加速器。PyTorch 是一个 Python 库，它通过自动微分和 GPU 加速执行动态张量计算。它的大部分核心都是用 C++ 编写的，这也是
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2023-09-27 22:27:49
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Pytorch 零基础学习系列 之 创建张量在深度学习中，神经网路结构是基础；在Pytorch中，张量是构建神经网络的基础 。从本质上讲，Pytorch就是一个处理张量的库。一个张量可以是一个数字、向量、矩阵或者任何n维数组。比较重要的一点是张量可以在GPU上进行计算。例如，下图分别展示了1维张量，2维张量和3维张量：如何创建一般张量？方法一(1) 导入 pytorch 和 numpyimport
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2023-08-30 10:36:22
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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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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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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
396阅读
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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一般一维数组，我们称之为向量（vector）,二维数组，我们称之为矩阵（matrix）;三维数组以及多位数组，我们称之为张量（tensor）。
在介绍张量分解前，我们先看看矩阵分解相关知识概念。 一、基本概念矩阵补全（Matrix Completion）目的是为了估计矩阵中缺失的部分（不可观察的部分），可以看做是用矩阵X近似矩阵M，然后用X中的元素作为矩阵M中不
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2024-01-23 17:02:49
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PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它主要针对两类人群：NumPy的替代品，可以利用GPU的性能进行计算；深度学习研究人员，提供了最大的灵活性和速度，以深度学习为核心。在PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构之一，可以看作是一个多维数组。张量与NumPy中的数组非常类似，但是张量可以在GPU上运行，这使得它们比NumPy数组更快。下面是一些关于张量的基本使用方法：创
原创
2023-05-05 20:08:35
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# PyTorch 张量入门指南
## 引言
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库，它广泛应用于深度学习领域。在 PyTorch 中，张量（tensor）是最基本的数据结构，用于存储和操作多维数组。本文将向你介绍如何在 PyTorch 中使用张量，帮助你快速入门。
## 张量概述
在进行深入学习之前，我们首先需要了解什么是张量。张量是一种多维数组，与 Numpy 中的数组类似
原创
2023-12-15 11:14:39
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Pytorch教程之张量说明：本文内容全部是搬运的，仅仅是记录一下，更多详细内容可以参考pytorch教程。1、简介Tensor中文翻译张量，是一个词不达意的名字。张量在不同学科中有不同的意义，在深度学习中张量表示的是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的拓展。标量是零维张量，向量是一维张量，矩阵是二维张量。 tensor之于pytorch等同于ndarray之于numpy，它是pytorch中最核
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2023-10-02 08:51:40
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