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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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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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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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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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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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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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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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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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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Tensor的基础知识张量的基本概念 张量（Tensor）是神经网络中使用的主要数据结构，在网络的输入、转换和输出都涉及到张量。张量的概念是对其他更具体概念的数学概括，张量在计算机科学方面和数学方面本质上相同，但术语不同，对比图如下，其中Indexes required表示需要的索引数。 换言之，在深度学习和神经网络中，张量是n维数组，我们用张量这个词来表示所有的n值，比如标量是零维张量、矢量是一
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2023-12-06 17:49:09
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Pytorch最核心的数据类型是tensor（张量），实际上我个人觉得形式上张量就是个高维数组。但是tensor的维度如何理解，比如高维tensor我们取[:,:,:,…:,3]的时候我们取的是那些数？这涉及到对tensor维度的理解tensor生成x=torch.zeros(5,3)
输出：
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
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2023-08-22 19:37:40
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一、什么是Pytorch Pytorch是一个基于Numpy的科学计算包, 向它的使用者提供了两大功能： 1.作为Numpy的替代者, 向用户提供使用GPU强大功能的能力。 2.做为一款深度学习的平台, 向用户提供最大的灵活性和速度。 二、Pytorch的基本元素操作 Tensors张量: 张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构， 最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能。
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2023-09-20 16:33:55
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# PyTorch中的Tensor乘法
随着深度学习的快速发展，PyTorch作为一种流行的深度学习框架得到了广泛应用。在使用PyTorch进行深度学习时，Tensor是其核心数据结构之一，而Tensor的乘法操作则是深度学习模型训练中的基本运算之一。本文将详细介绍PyTorch中Tensor的乘法，并提供相关的代码示例。
## 什么是Tensor？
Tensor是一个多维数组，可以看作是标
# PyTorch中的Tensor广播：理解与应用
在深度学习中，我们常常需要处理多维数组或矩阵，这些数据结构在PyTorch中被称为“Tensor”。在进行Tensor运算时，PyTorch有一种强大的特性叫做“广播”（Broadcasting），它能使不同形状的Tensor在计算时“自动对齐”，从而简化代码和提高运算效率。本文将详细介绍Tensor广播的概念，并通过代码示例加以说明。
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原创
2024-10-24 04:21:23
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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（
目录前言TensorRT简介和安装Pytorch模型转TensorRT实验 前言模型推理加速是调参师们都不得不面对的任务，加速一个模型有这么几个方向：使用混合精度，模型剪枝压缩，FPGA/ASIC硬件加速等。大部分加速方法，都需要大动干戈。而木盏直接推荐你两个简单实用的加速方法：1. 半精度(单精度)； 2. TensorRT; 这两种方法的加速效果可以叠加。TensorRT简介和安装T
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2023-08-11 15:54:33
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pytorch知识点1、tensor张量2、variable（变量）1.variable&autograd（自动求导）2.autograd&.backward()3.forward前向&backward反向4、Parameter&torch.optim(优化)3、Module（模型）4、神经网络训练过程5、pytorch与TensorFlow对比6、Pytorch
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2023-08-06 13:02:38
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