Tensors 张量 类似于NumPy的ndarrays，可以使用GPU进行计算。概念：张量（Tensor）是一个定义在一些向量空间和一些对偶空间的笛卡儿积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空间内，有|n|个分量的一种量， 其中每个分量都是坐标的函数， 而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则作线性变换。（1）r 称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶均无关系）。（2）在同构的意义下，第零阶
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2024-02-23 14:27:29
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PyTorch是什么?这是一个基于Python的科学计算包，其旨在服务两类场合：替代numpy发挥GPU潜能一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台pytorch下的张量类似于numpy下的数组，并且张量也可用于在GPU上对程序进行加速Tensor的定义：torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)1、Ten
【Pytorch】张量张量（Tensor）：张量是一个 n 维数组，是 Pytorch 中经常用到的一个数据类型，我们可以这样理解：一维张量等同于向量，二维张量等同于矩阵。创建张量：空张量：x = torch.empty(size)全0张量：# 创建一个指定形状的全0张量：
x = torch.zeros(size)
# 创建一个形状与给定张量相等的全0张量：
x = torch.zeros_li
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2023-09-22 12:01:56
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文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三、张量的维度变换1.Veiw函数调整形状2.维度增加和减少总结 前言我们已经接触过Numpy中的数组，在拓宽一步，其实numpy中的多维数组（ndarray）就是一个张量数据。张量（Ten
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2023-09-29 22:30:11
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参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3 张量操作与线性回归张量的操作拼接torch.cat()
torch.cat(tensors, dim=0, out=None)功能：将张量按照 dim 维度进行拼接tensors: 张量序列dim: 要拼
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2024-07-20 07:44:09
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文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三、张量的维度变换1.Veiw函数调整形状2.维度增加和减少总结 前言我们已经接触过Numpy中的数组，在拓宽一步，其实numpy中的多维数组（ndarray）就是一个张量数据。张量（Ten
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2023-09-29 22:30:12
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Pytorch 基本概念了解基本概念，以及学习常用的几个函数。张量（Tensor）PyTorch 张量(Tensor)，张量是PyTorch最基本的操作对象，英文名称为Tensor，它表示的是一个多维的矩阵。比如零维是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和numpy是对应的，而且 Pytorch 的 Tensor 可以和 numpy 的ndarray相互转换，唯
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2023-10-20 15:14:23
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2. pytorch 张量操作基本数据类型创建 tensor索引与切片tensor 维度变换 基本数据类型pytorch 数据类型对比PyTorch 是面向数值计算的 GPU 加速库，没有内建对 str 类型的支持。one-hot [0,1,0,0,···]Embedding(常用的编码语言[NLP])
word2vecglovePyTorch 内建的数据类型PyTorch 基本数据类
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2024-04-08 19:21:00
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Tensor 概念张量的数学概念：张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高位扩展张量在pytorch中的概念：tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。variable是torch.autograd的数据类型，主要用于封装tensor，进行自动求导data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的function，是自动求导
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2024-05-31 11:41:38
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文章目录一.张量的定义二.张量的生成1.torch.tensor()函数(1).创建(2).属性(3).张量求梯度2.torch.Tensor()类(1).普通创建(2).随机生成张量三.张量的数据类型1.获取张量的默认数据类型2.修改张量的默认数据类型3.张量数据类型转换4.torch和numpy转换(1).numpy 转 torch(2).torch 转 numpy四.张量的操作1.改变形状
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2023-08-17 21:19:07
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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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文章目录BasicsAbout shapesIndexingSingle-axis indexingMulti-axis indexingManipulating ShapesMore on dtypesReferences import tensorflow as tf
import numpy as npBasics张量是具有统一类型（dtype）的多维数组。它和 NumPy 中的 np.a
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2024-01-17 06:40:19
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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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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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翻译文章链接：https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/tensorqs_tutorial.html1、张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量类似于NumPy 的ndarray，除了张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组
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2023-09-03 21:56:20
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1. 张量简介在深度学习中，我们通常将数据以张量的形式进行表示。几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如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。张量维度代表含义0 阶张量代表标量(数字)1 阶张量代表向量2 阶张量代表矩阵3 阶张量时间序列数据、股价、文本数据、单张彩色图片(RGB)张量是现代机器学习的基础，它的核心是一个数据容器。比如，一个图像可以用三个字段表示:
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2023-10-18 12:45:13
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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
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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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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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Pytorch基础——张量1、认识张量2、创建torch数据3、张量的形状4、张量的索引、切片5、张量形状的改变6、张量的广播机制7、如何将numpy转换成Tensors8、常用操作8.1、torch.cat()8.2、torch.squeeze、torch.unsqueeze8.3、torch.view 1、认识张量Tensors（张量) Tensors张量，与numpy中的ndarray类似
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2023-09-03 13:05:29
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