深度学习—从入门到放弃(一)pytorchTensor类似于numpy的array，pandas的dataframe；在pytorch里的数据结构是tensor，即张量tensor简单操作1.Flatten and reshape###
Original z:
tensor([[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6,
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2023-12-02 13:05:14
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参考文档：https://www.jianshu.com/p/b5a383d54645 张量：在tensorflow中，张量是一种管理数据的形式，所有数据都以张量的形式表示，张量在tensorflow中是运算结果的引用，在张量中并没有保存数字，他保存的是如何得到这些数字的计算过程a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([2.0,3.0],na
计算机视觉任务中，对图像的变换(Image Transform)往往是必不可少的操作，例如在迁移学习中，需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层，又如对数据进行增强以丰富训练数据。作为深度学习领域的主流框架，pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvision.transforms提供的丰富多样的图像变换API进行整理介绍。 为方便下文展示各种图像
首先我们先以一张图看看张量、标量、向量和矩阵的整体区别。先贴上结果：最重要的：列表、一维数组、一维向量都默认是n行1列的列向量(列矩阵). A = [[1,3,4,5,6]]是二维数组，1行5列张量是泛化的概念，广义上包含矩阵、数组、向量，对应标量；狭义上如图所示，专指3维及以上维数的数组情况数组，在Python中实质和张量等价。形如np.array([1,2,3,4])矩阵，经常和数组概念混，在
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2023-12-27 17:42:21
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在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法：
人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation
2.
Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过
深度学习中的张量 Pytorch 中的张量 Tensor 就是一个多维矩阵，它是 torch.Tensor 类型的对象，比如二阶张量，在数学中就是一个方阵，在 Pytorch 中可以是任意形 状的矩阵。在 PyTorch 中，张量 Tensor 是最基础的运算单位，与 NumPy 中的 NDArray 类似，张量表示的是一个多维矩阵。不同的是，PyT
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2023-08-06 00:35:01
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1、张量是什么 当前的机器学习模型基本都使用张量（Tensor）作为基本的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在PyTorch中，我们使用张量来编码一个模型的输入和输出，以及模型的参数。 张量（Tensor）与NumPy的ndarrays类似，但是张量可以在GPU或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存（属于引用拷贝），不需要复制数据，直接使用 torch.
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2024-01-06 09:11:43
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# Python张量转换为数字
在深度学习和机器学习的领域中，张量（Tensor）是处理和运算数据的基本单位。张量可以看作是多维数组，广泛应用于诸如图像处理、自然语言处理等场景。在某些情况下，我们可能需要将张量中的元素转换为数字，以便进行进一步的计算或与其他数据结构交互。本文将介绍如何在Python中进行这种转换，并提供相应的代码示例。
## 张量基础
张量的维度（或阶）可以是一个标量（0维
- 问题描述在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的结果也是Tensor。一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别，因为TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理。但是在输出网络时，
张量以及张量运算TensorFlow的运算基本上都是基于张量的。张量是多维array，跟numpy类型，也可以通过方法和tensor进行转换，比如tensor支持.numpy()方法转换为numpy array，两者在进行运算时，也会自动转换：import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations co
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2024-01-26 08:28:35
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一．合并与分割（MergeAndSplit）这里的合并于分割是基于张量提出的，所以我们要先理解一下张量是什么意思：张量：几何代数中的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，矩阵就是二阶张量。也就是说，我们可以将张量理解为n维数组。在Tensorflow中，张量其实就是tensor。0维张量/标量：标量是一个数字 1维张量/向量：1维张量称为“向量”。
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2024-02-21 11:26:56
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开始走起
Tensors
Tensors 类似于NumPy的 ndarrays, 另外，它还可以在GPU上使用加速计算。
from future import print_function
import torch构建一个 5x3 矩阵, 未初始化:
x = torch.empty(5, 3)
print(x)构建一个随机初始化的矩阵:
x = torch.rand(5, 3)
print(
文章目录一、四种初始化二、属性三、加减乘除四、近似值五、限幅六、所有元素求和、均值七、极值八、排序九、索引和切片十、掩码十一、拼接十二、切割十三、张量的广播十四、反向传播1.反向传播的基本过程2.中间节点的梯度保存3.阻止计算图追踪4.识别叶节点 一、四种初始化1.直接生成，原始结构类型决定张量类型import torch
data=[[1,2],[3,4]]
x_data=torch.tens
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2024-04-21 17:32:21
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张量
TensorFlow名字可以拆解为两部分：Tensor、Flow。其中，Tensor 就表示张量。
在 TensorFlow 的世界里，张量可以简单理解为多维数组。其中，零阶张量表示常量（constant），也就是一个数；一阶张量表示向量（vector），也就是一个一维数组；二阶张量表示矩阵（matrix），也就是一个二维数组；n阶张量表示n维数组。
与Python numpy中多维数
import tensorflow as tfTensorFlow -- 张量张量的阶：张量的数据类型：张量属性graph 张量所属的默认图op 张量的操作名name 张量的字符串描述shape 张量的
# 如何使用PyTorch将一个字典转换为张量
## 1. 了解整个过程
在PyTorch中将一个字典转换为张量通常需要经历以下步骤：
```mermaid
gantt
title 将字典转换为张量的过程
section 字典转换为张量
准备数据 :a1, 2022-01-01, 3d
创建张量 :a2, after a1, 2d
字典转换为张量 :a
原创
2024-03-25 06:43:39
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print(type(X)) A = X.numpy() print(type(A)) B = torch.tensor(A) print(type(B)) print(id(X)) print(id(A)) print(id(B)) #输出结果 <class 'torch.Tensor'> <cl ...
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2021-07-23 10:04:00
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# 将矩阵转换为张量的步骤
在Python中，我们可以使用TensorFlow库来将矩阵转换为张量。下面是实现这一步骤的详细流程。
## 流程图
```mermaid
gantt
title 将矩阵转换为张量的流程图
section 步骤
初始化: 2022-01-01, 1d
创建矩阵: 2022-01-02, 1d
创建张量: 2022-01-03
原创
2024-06-15 04:35:25
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## JS数据类型
1. 基本数据类型
number、string、undefined、null、boolean、symbol、bigint
2. 引用数据类型【对象类型】
(1) 标准普通对象: object
(2) 标准特殊对象： Array、RegExp、Date、Math、Error...
(3) 非标准特殊对象：Number、String、Boolean...
(4) 可调用对象/执行对
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2023-12-08 23:57:50
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# 鸿蒙转换为数值型
在计算机编程中，常常需要将不同的数据类型进行转换。转换为数值型是一种常见的转换方式，它将其他数据类型的值转换为数字。在这篇文章中，我们将介绍如何将鸿蒙（Harmony）操作系统中的数据类型转换为数值型。
## 什么是鸿蒙操作系统？
鸿蒙操作系统是华为公司自主研发的一款分布式操作系统。它具有高性能、低延迟和强大的分布式能力，适用于各种终端设备。在鸿蒙操作系统中，数据类型包
原创
2024-01-12 21:57:05
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