从数据处理到人工智能数据表示——数据清洗——数据统计——数据可视化——数据挖掘——人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清洗：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解、数量、分布、中位数等数据可视化：直观展示数据内涵的方式数据挖掘：从数据分析获得知识，产生数据外的价值人工智能：数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策python库之数据分析Numpy：表达n维数据的最基
①如何查看张量维度： 你可以使用shape属性或者size()方法来检查张量的形状。import torch
# 创建一个形状为(2, 3, 4)的张量
x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape) # 输出: torch.Size([2, 3, 4])
print(x.size()) # 输出: torch.Size([2, 3, 4])在输出结果中，to
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2024-05-01 20:09:16
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# 如何将一维张量转换为二维张量
在深度学习中，我们经常需要将一维张量转换为二维张量，以便适应不同类型的神经网络模型。在PyTorch中，可以通过使用`view`函数实现这一转换。本文将介绍如何使用PyTorch将一维张量转换为二维张量，并提供一个具体的问题示例。
## 转换方法
在PyTorch中，可以使用`view`函数将一维张量转换为二维张量。`view`函数会返回一个新的张量，该张量
原创
2024-04-20 06:41:34
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作者：码府张量就是一个变化量。张量有零阶、一阶、二阶、三阶、四阶等等。零阶张量是纯量（数值）一阶张量是向量（数值和方向的组合）二阶张量是矩阵（向量的组合）三阶张量是数据立体（矩阵的组合）四阶张量（数据立体的组合）等等。1、纯量就是一个数值，可以看成是一个数值上的变化量。2、向量是点到点的变化量，而点可以是一维空间上的点、二维空间上的点、三维空间上的点，等等。一维空间上的点的变化，好像点(x)在线上
# PyTorch 张量一维变二维的科普文章
在深度学习的世界中，张量是我们处理数据时的基础结构。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的张量操作功能。在本文中，我们将重点讨论如何将一维张量转换为二维张量，并通过一些代码示例来深入理解这一过程。
## 什么是张量？
在数学上，张量是一个多维数组。它是一种通用数据结构，可以表示从标量（0维张量）到更高维的数组（如矩阵和更高维的数
张量的轴的概念 如果从后向前访问轴就是使用复数，如上图所示使用reshape函数改变张量的形状 将形状参数设置为-1，代表自动判断长度增加和删除维度增加维度tf.expand_dims(input,axis)input:输入的张量axis：操作的轴效果就是在选定的轴上添加维度（相当于在选定的那个轴上面添加了一个括号，将那一维变成二维） 一个多维张量的例子删除维度tf.squeeze(input,a
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2023-12-12 14:56:17
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# PyTorch 二维张量和三维张量相乘
在深度学习中，我们经常需要用到张量（Tensor）的运算。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了强大的工具来进行各种张量运算。在这篇文章中，我们将探索如何在 PyTorch 中对二维张量和三维张量进行相乘，并提供相关的代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 什么是张量？
张量是 PyTorch 的基本数据类型，它可以是标量（0
# 数组转为二维张量 pytorch实现方法
在PyTorch中，我们可以使用`torch.tensor()`函数将一个数组转换为二维张量。本文将向您介绍如何使用PyTorch将一个数组转为二维张量。以下是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|:----:|:----------
原创
2023-12-17 04:48:35
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入职一年了，这一年自己学到许多，但是忘记也很多，于是决定定下心来整理以前学到的，并且继续学习
二维数组和二级指针，这真是头疼的问题，困扰了我好几次，
先转一下
w
Task5卷积神经网络二维卷积层卷积层应用二维互相关运算互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅LeNet 卷积神经网络本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。i
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2023-11-27 10:38:28
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# 计算二维张量之间的欧氏距离
在深度学习中，经常需要计算不同张量之间的距离，其中欧氏距离是最为常见的一种距离度量方式。本文将以PyTorch为例，介绍如何计算两个二维张量之间的欧氏距离，并给出相应的代码示例。
## 欧氏距离的定义
欧氏距离是欧几里得空间中两点之间的距离，表示为两点之间的直线距离。对于两个二维张量A和B，它们之间的欧氏距离可以通过以下公式计算：
$$
D(A, B) =
原创
2024-06-14 03:27:22
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一、本文目标1、用指定的txt文本文件形式读取二维列表2、对列表数组进行最大连续子数组之和的计算3、对最大连续子数组方法进行单元测试和代码覆盖率测试4、分析单元测试以及代码覆盖率。二、实现过程求二维列表最大子数组（我们要求二维数组的子数组必须是矩形的，如下图）实现的Python源代码如下class SumMaxNum():
def function(self,lists):#一维列表最大子数组之
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2023-11-13 17:05:21
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# Python 中的二维向量变成一维向量
在数据科学和机器学习中，向量是一种重要的数据结构。通常，我们会遇到一次性处理多个数据点的情况，比如二维向量，该向量包含多个特征。将二维向量转换为一维向量，可以方便我们后续处理数据。本文将介绍如何在 Python 中实现二维向量到一维向量的转换，并提供相应的代码示例。
## 一、理解二维和一维向量
在数学中，二维向量通常以矩阵的形式表示，每一行代表一
原创
2024-08-11 04:38:18
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二维空间很容易理解，是由无数个一维空间融合而成，空间中的任一点可由两个量（X，Y）进行标定。那么从一维到二维有哪些中间状态呢？看看这段视频，可以知道一维到二维之间是有很多中间状态的。.在这个视频中举的一个例子是说，用一维空间的一个标准线段，去量一维空间的另一线段，是可以得到长度的，不论这个标准线段有多小，测得的另一线段的长度都是固定的；用二维空间的一个正方形，去量二维空间的一个正方型也是可以得到固
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2024-05-13 17:53:16
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# PyTorch一维转二维
深度学习中的数据处理是非常重要的一环。在某些情况下，我们需要将一维数据转换为二维数据，以适应模型的需求。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了灵活的工具来处理数据。本文将介绍如何使用PyTorch将一维数据转换为二维数据，并提供相应的代码示例。
## 一维数据与二维数据
在深入讨论之前，我们先简单了解一下一维数据和二维数据。一维数据是指具有单一维度
原创
2023-12-11 07:32:31
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本文主要讲述正交张量的性质：1. 正常正交张量与反常正交张量2. 正交变换3. 正交张量的特征值4. 正交张量的特征向量1. 正常正交张量与反常正交张量定义 若二阶张量的逆张量与转置张量相等，则称为正交张量，记作，，即 或者说 其对应的矩阵形式为： 由于 故正交张量的矩阵一般不是正交矩阵。不过在笛卡尔坐标系中 则正交张量在笛卡尔坐标系中的分量构成的矩阵为正交矩阵（这与的 定义方式无关，若采用黄克智
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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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——卷积网络基础1. 二维卷积层在CNN模型，最常见的是二维的卷积层，我们也从这个方面开始介绍。1.1 知识回顾在二维的卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组。举一个具体的例子来说： 这里定义原始的二维矩阵为33的矩阵，定义卷积核为22，通过卷积核在原始矩阵上的滑动来进行互运算，以蓝色的部分为例： 在二维的互运算中，卷积核从原始的输入矩阵从左上方开始
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2024-02-19 11:17:58
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# 实现Transformer Pytorch 二维
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Pytorch实现一个二维Transformer模型。Transformer是一种强大的深度学习模型，特别适用于处理序列数据。通过学习如何实现这个模型，你将对深度学习领域有更深入的理解。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据)-->B(构
原创
2024-04-21 04:51:02
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