Tensor创建#设置默认数据类型为其他类型
torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)
ic(torch.tensor([1.2,3.4]).dtype)import torch
from icecream import ic
if __name__ == '__main__':
tensor = torch.Tensor([[1,
# PyTorch张量转置的实现
在机器学习和深度学习中，张量是数据处理的重要基础。张量转置是一个常见的操作，主要用于改变矩阵的维度，便于数据处理和模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现张量的转置操作，并提供一个清晰的流程和代码示例供您参考。
## 步骤流程
下面的表格展示了实现张量转置的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
# PyTorch张量的转置入门指南
## 引言
在深度学习中，PyTorch是一个流行的框架，其核心组件是张量（Tensors）。张量是一个多维数组，可以用来存储和处理数据。在许多情况下，我们需要操作这些张量，例如转置（Transpose）它们。转置一个张量意味着改变其维度的顺序。在本指南中，我们将逐步了解如何在PyTorch中实现张量的转置。
## 基本流程
在学习如何转置张量之前，让
原创
2024-10-01 04:30:40
92阅读
PyTorch框架学习三——张量操作一、拼接1.torch.cat()2.torch.stack()二、切分1.torch.chunk()2.torch.split()三、索引1.torch.index_select()2.torch.masked_select()四、变换1.torch.reshape()2.torch.transpace()3.torch.t()4.torch.squeeze
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2024-06-24 21:00:13
110阅读
操作手写更新操作for i in range(step):
Y_hat = conv2d(X)
l = ((Y_hat - Y) ** 2).sum()
l.backward() #只要参数都可求导那么都可以 backward
# 梯度下降
conv2d.weight.data -= lr * conv2d.weight.grad #nn.par
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2023-11-10 23:06:53
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# PyTorch 转置
在深度学习中，数据的维度转换是非常常见的操作之一。而在 PyTorch 中，转置操作可以通过 `torch.transpose()` 函数来实现。本文将详细介绍 PyTorch 中转置的概念、用途以及如何使用代码进行转置操作。
## 1. 转置的概念与应用
转置是一种操作，通过改变矩阵或张量的维度顺序来实现。在数学和计算机科学中，转置是一种常用的操作，可以用于多个领
原创
2023-09-02 15:01:18
439阅读
# PyTorch转置的实现
## 1. 流程概述
在PyTorch中，要实现矩阵的转置可以通过使用`torch.transpose()`函数来完成。该函数可以接受一个输入矩阵和一个维度参数，返回经过转置的矩阵。
下面是整个实现的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Developer as 开发者
participant
原创
2023-08-24 19:14:21
361阅读
在深度学习的世界里，PyTorch 是一个备受欢迎的框架，其中关于数据处理的一个常见任务就是“转置”。也许你在使用 PyTorch 进行张量运算时，碰到过数据维度处理的烦恼。本篇文章就“转置 PyTorch”这个主题，深入探讨背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化的各个方面。
### 问题背景
在图像处理或批量数据处理时，常常需要对张量进行转置操作。例如，当我们读取一张图像数据
转置卷积又称反卷积，逆卷积。在主流的深度学习框架之中，如Tensorflow，Pytorch,Kreas中的函数名都是conv_transpose将一个4*4的输入通过3*3的卷积核核进行普通卷积后（无padding,stride=1）,将得到2*2的输出。而转置卷积将一个2*2的输入通过同样的3*3的卷积核，将得到一个4*4的输出。这看起来像是普通卷积的逆过程。事实上，这两者没有任何关系，操作过
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2024-01-01 13:06:55
81阅读
# PyTorch 图片转张量的基本概念与实现
在深度学习和计算机视觉领域，图像数据是最常见的数据类型之一。为了在 PyTorch 中处理图像，首先需要将图像转换为张量（Tensor）。本文将介绍如何使用 PyTorch 将图像转换为张量，并提供代码示例。
## 什么是张量？
张量是一种类似于数组的多维数据结构，广泛用于深度学习中。它可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的
原创
2024-08-17 05:06:44
274阅读
最近正在尝试将pytorch框架下一个风格化网络（MCCNET)的代码转换到jittor框架下。在转换的过程中，大部分torch库中的函数都能在jittor库中找到作用相同的同名函数；小部分没能找到同名函数的也可以通过jittor库中的其他函数做到同样的效果。下面也主要是讲一下如何完成这几个空缺同名函数的实现方式，以及发现的一些因为jittor框架自身的特点带来的问题。我会在目录中将pytorch
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2023-07-23 17:20:13
416阅读
第1章 PyTorch中的张量1.1 概念与介绍1.1.1 概念张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。1.1.2 Tensor 与 VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装tensordata：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad：指示
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2023-08-24 11:02:19
153阅读
一、简介我们把从低分辨率特征图（小尺寸）到高分辨率特征图（大尺寸）称为上采样，上采样有两种方式：各种插值方法、转置卷积（反卷积）。二、转置卷积转置卷积（Transposed Convolution）又称为反卷积（Deconvolution）。在PyTorch中可以使用torch.nn.ConvTranspose2d()来调用，在Caffe中也有对应的层deconv_layer。 转置卷积常常用于C
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2024-01-06 08:48:03
46阅读
笛卡尔积 是一个域(这里我们取实数域)上的m维线性空间. 在中选基矢 , 中元素 : 其中均为实数. 对于给定的一组基矢， 可用 表示.实数域上n维线性空间选基矢 , 中元素:可表示为 , 其中均为实数.是线性空间和线性空间的笛卡尔积. 中元素是一个有序对, 它的基矢可为. 可由 m+n 个实数确定:所以是 m+n 维空间张量积 是到的同态映射(保持线性空间结构的映射)的集合, 称为 的对偶空间.
本文参考 wangrx 浅谈转置原理 和 Vocalise 的博客。1.矩阵的初等变换也是高斯消元的基础。1.1 定义对矩阵施以下三种变换，称为矩阵的初等变换 ：交换矩阵的两行（列）以一个非零数 \(k\)把矩阵的某一行（列）的 \(l\)对单位矩阵 \(I\)1.2 一些定理设 \(A_{m\times n}=(a_{ij})_{m\times n}\)定理 1 ：对 \(A\) 的行施以一次初
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2024-01-09 18:47:25
115阅读
代码的步骤和流程文件的组织收集数据调用相机界面的搭建绑定功能训练网络模型训练神经网络模型导入包将数据集拆分为训练集和测试集创建数据加载器以批量加载数据定义神经网络训练神经网络加载训练模型预处理功能 本文的运行环境在jupuyter下的pytorch使用。 本文参考了亚博智能的代码，该代码应该改编自jetbot的避免碰撞的收集和训练，测试代码。 在jetbot的github主页的notebo
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2023-11-19 07:47:19
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TorchScript是什么TorchScript 可以看作Python的一个子集，主要的应用场景是把Python/PyTorch代码转换成等价的C++代码从而提高深度学习模型在线上生产环境部署的运行效率。Python代码会被编译成TorchScript编译器可以理解的一种格式(ScriptModule)，C++的生产环境可以载入该格式的文件并用内置的JIT来执行对应的代码。TorchScript
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2023-10-16 21:12:45
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# 学习如何在 PyTorch 中转置 Tensor
在深度学习和机器学习中，Tensor 是一种非常常见的数据结构。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它使用 Tensor 作为基本的数据结构。今天，我们将学习如何在 PyTorch 中转置 Tensor。转置是一个重要的操作，尤其在处理矩阵和线性代数时。
## 流程概述
在学习转置 Tensor 之前，让我们先看一下整个流程。以下是
原创
2024-09-14 05:46:27
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# 如何实现 Tensors 的转置（PyTorch）
在深度学习中，Tensors 是数据存储的基本形式。任何想要进行机器学习的人都需要了解如何操作和转换这些数据。在 PyTorch 中，转置（transpose）是一项常见操作，它可以用来改进数据形状，以便符合模型的输入需求。下面将通过一个流程图和详细步骤来教你如何实现 Tensors 的转置。
## 操作流程
以下是实现 Tensors
原创
2024-10-07 03:23:20
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# PyTorch Tensor 转置
在深度学习中，数据的转置在很多场景下都是非常常见和重要的操作之一。数据转置通常用于重新排列数据维度的顺序，以便在不同的计算或分析任务中更方便地操作数据。在 PyTorch 中，张量（Tensor）是最基本的数据结构之一，PyTorch 提供了便捷的函数来实现张量的转置操作。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行张量的转置操作，并通过代码示例来加深理解。
原创
2023-07-20 05:23:02
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