文章目录Pytorch-深度学习笔记环境搭建查看pytorch是否能使用cuda加速Pytorch将模型和张量加载到GPU方法1方法2Overview线性模型code梯度下降算法codecode反向传播code用PyTorch实现线性回归code逻辑斯蒂（losgitic）回归code处理多维特征的输入code加载数据集code多分类问题code卷积神经网络（基础篇）codecode卷积神经网络（
Python 中的深浅拷贝1. is 和 ==的介绍1.1 ==的使用== 则是判断两个对象的值是否相等，不管两个变量的引用对象是否相同a=1
b=1
print(a==b)#True
a=[1]
b=[1]
print(a==b)#True1.2 is的使用1.2.1 补充id()函数id()返回对象的唯一身份标识;在CPython中即是对象在内存中的地址，具有非重叠生命周期的两个对象可能有相同
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2024-09-19 07:31:15
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# 如何在PyTorch中复制Tensor
在深度学习中，Tensor是数据的基本单位。当我们处理Tensor时，有时需要将一个Tensor的内容复制到另一个Tensor中。本文将详细介绍如何实现PyTorch中的Tensor复制，我们将通过步骤图表和代码示例来帮助你理解这一过程。
## 流程概述
下面是实现PyTorch Tensor复制的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch Tensor 复制与相连的实现
在机器学习和深度学习的开发过程中，使用张量（tensor）是非常常见的。而在处理数据时，可能经常需要对张量进行复制与相连操作。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现这两项操作，适合初学者理解和实践。
## 流程概述
在开始详细的代码实现之前，我们先来看一下整个操作的流程。我们分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作描述
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。cloneclone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。detachdetach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。此外，一些原地操作(in-place, such as resize_ / resize_as_ / set_ / transpose
原创
2021-08-12 22:31:31
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一、直接创建1.1 通过torch.tensor创建张量torch.tensor(
data,dtype=None,
device=None,
requires_grad=False,
pin_memory=False)data：数据，可以是list，numpy
dtype：数据类型，默认与data一致
device：所在设备，cuda/
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2024-07-05 00:16:33
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PyTorch–Tensor几乎所有的深度学习框架背后的设计核心都是张量和计算图，PyTorch也不例外一.Tensor的简介Tensor，又名张量，可能对这个名词似曾相识，因它不仅在PyTorch中出现过，它也是Theano、TensorFlow、 Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析，但从工程角度来讲，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一
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2023-11-18 22:44:16
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这篇文章是个速查表，需要使用的功能直接点击目录到相应的用法。 目录创建tensor新建tensor的方法表格t.tensor和t.Tensor的区别基本操作查看tensor 大小: t.size(), t.shape()tensor转list: t.tolist()计算tensor中元素总个数： t.numel()调整形状：增减维度 t.squeeze(), t.unsqueeze()?索引操作T
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2023-09-24 16:16:04
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TensorTensor，又名张量，可以将它简单的认为是一个数组，支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组（高阶数据）。Tensor和numpy的array类似，但是Pytorch的tensor支持GPU加速。基础操作tensor的接口设计的与numpy类似，以便用户使用。从接口的角度讲，对tensor的操作可分为两类： （1）torch.fun
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2023-06-29 12:07:44
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文章目录一、tensor介绍二、tensor创建tensor元素数据类型tensor与numpy之间的转换三、tensor运算四、tensor成员变量shape五、tensor常用成员函数cat函数clone函数contiguous函数expand函数gather函数norm函数permute函数squeeze()和unsqueeze()函数sum函数transpose函数view函数 一、te
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2023-11-16 11:06:27
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PyTorch入门学习-基本数据TensorTensor数据类型Tensor的创建与维度查看Tensor的组合与分块Tensor的索引与变形Tensor的排序与取极值Tensor的自动广播机制与向量化Tensor的内存共享 Tensor, 即张量，是PyTorch中的基本操作对象，可以看做是包含单一数据类型元素的多维矩阵。从使用角度来看，Tensor与NumPy的ndarrays非常类似，相互
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2023-09-21 15:37:18
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常用操作创建tensor： torch.tensor([[1,2],[3,4]]) 直接根据数据创建 torch.empty(2, 3) 创建一个 未初始化的tensor torch.zeros(2, 3, dtype=torch.long) 创建一个long型全0tensor torch.rand(2, 3) 创建一个随机初始化的tensorx = x.new_ones(2, 3) 通过现有的t
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2023-09-15 17:53:47
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前言PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。系统默认的torch.Tensor是torch.FloatTens
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2024-02-21 19:47:35
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目录1、tensor 是什么？2、tensor 的三个属性2.1 Rank 秩2.2 Axis（复数 为 Axes） 轴2.3 Shape 形状3、Pytorch 中 torch.Tensor 的三个属性3.1 torch.dtype3.2 torch.device3.3 torch.layout4、创建张量的两种方法4.1 从现有数据创建张量4.2 凭空创建张量5、改变张量5.1 改变 dty
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2024-03-12 16:21:50
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一、集合数据类型(set):无序不重复的集合，交集、并集等功能二、三元运算符三、深浅拷贝1）字符串和数字：深浅内存地址都一样2）其他：浅拷贝：仅复制最外面第一层深拷贝：除了最内层其他均拷贝四、函数：1）创建：def 函数名(参数)2）返回值 return 返回值，如果不指定return则默认返回None一旦遇到return后面的代码不再执行3）参数形参、实参普通参数数量要一致
Let's start！data=np.array([1.,2.,3.,4.])
t1=torch.Tensor(data)
t2=torch.tensor(data)
t3=torch.as_tensor(data)
t4=torch.from_numpy(data)
print(t1)
print(t2)
print(t3)
print(t4)
结果：
tensor([1., 2.
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2023-08-24 14:57:55
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默认数据类型 在Pytorch中默认的全局数据类型是float32，用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32 参数 Tensor()如果值传递一个整数，则会生成一个随机的张量： import torch torch.Tensor(1) 输出：tensor([一个随机值]) 如果 ...
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2021-08-16 21:17:00
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Tensor在PyTorch中负责存储基本数据，PyTorch 针对Tensor也提供了丰富的方法，PyTorch中的Tensor与NumPy数组具有极高的相似性。1. Tensor的数据类型(1）torch.FloatTensor：用于生成数据类型为浮点型的Tensor，传 递给torch.FloatTensor的参数可以是一个列表，也可以是一个维度值。import torch
a= torc
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2023-08-10 10:13:20
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PyTorch中的张量(Tensor)如同数组和矩阵一样，是一种特殊的数据结构。在PyTorch中，神经网络的输入、输出以及网络的参数等数据，都是使用张量来进行描述。 torch包中定义了10种具有CPU和GPU变体的tensor类型。 torch.Tensor或torch.t
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2023-07-30 12:52:04
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创建Tensor的多种方法从numpy创建import torch
import numpy as np
a = np.array([2, 3.3])
a = torch.from_numpy(a) # torch.DoubleTensor从list创建a = torch.FloatTensor([2, 3.3]) # 尽量少用这种方式,容易和给shape的情况看混淆
b = torch.t
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2023-08-24 17:08:55
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