Tensorflow版本:V2.8.0 Tensorflow中所有的运算操作都是基于张量进行的。Tensorflow中的张量Tensor是具有统一类型的多维数组。这篇博文主要介绍张量的创建及基础操作。1. 张量的创建的数组(但这里不做区分)。1.1 tf.constant()方法 tf.constant()是一种常用的张量创建方法。具体代码如下： 这里有一点要注意，不同数值精度的张量不能直接进
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2024-01-10 16:45:19
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0. 前言本节中，我们使用策略梯度算法解决 CartPole 问题。虽然在这个简单问题中，使用随机搜索和爬山算法就足够了。但是，我们可以使用这个简单问题来更专注的学习策略梯度算法，并在之后的学习中使用此算法解决更加复杂的问题。1. 策略梯度算法策略梯度算法通过记录回合中的所有时间步并基于回合结束时与这些时间步相关联的奖励来更新权重训练智能体。使智能体遍历整个回合然后基于获得的奖励更新策略的技术称为
目录张量的操作1.张量的拼接与拆分1.1torch.cat() 1.2torch.stack() 1.3torch.chunk()1.4torch.split()2.张量的索引2.1torch.index_select()2.2masked_select()3.张量变换3.1torch.reshape() 3.2torch.transpose() 3.3to
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2024-02-19 10:43:42
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十、张量网络收缩算法 1. 张量网络的基本定义 通过前面的学习，我们对张量网络有了简单的了解，这里我们给出张量网络的一般定义：由多个张量按照一定的收缩规则构成的模型，被称为张量网络。 其中，收缩规则由张量网络形成的图确定，网络中的一个节
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2024-05-13 16:55:07
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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
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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在上一节中，我们安装 TensorFlow 并运行了最简单的应用，这节我们熟悉 TensorFlow 中的张量。张量是 TensorFlow 的核心数据类型。数学里面也有张量的概念，但是 TensorFlow 的张量其实不一样，更像是一个 n 维数组。不能在常规 Python 例程中访问张量，因此 TensorFlow API 提供了很多张量的操作函数。张量的创建张量是一个 n 维数组。当 $n=
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2024-04-25 13:42:56
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由于tensorflow的官网是需要科学上网才能访问的，所以建议先看中文的学习网站http://www.tensorfly.cn，这里面对官网的学习指导的中文版，学起来蛮好的。下面是对Tensorflow基础知识进行一下汇总1：Tensor 张量张量是Tensorflow管理数据的形式，在Tensorflow中所有的数据都通过张量的形式来表示，在Python中张量Tensor是Numpy格式的多维
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2024-06-15 17:36:40
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# Python查看张量大小的方法
## 概述
在Python中，要查看张量（Tensor）的大小，我们可以使用一些库和函数来实现。本文将介绍如何查看张量大小的步骤，并提供具体的代码示例和解释。
## 流程
下面是查看张量大小的流程，你可以按照这些步骤进行操作。
```mermaid
gantt
title 查看张量大小的流程
section 获取张量
获取张量大小
原创
2023-09-29 19:59:11
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从TensorFlow的名字就可以看出张量(tensor)是一个很重的概念。在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。从功能的角度看，张量可以被理解为多维数组。其中零阶张量表示标量（scalar）也就是一个数；一阶张量为向量，也就是一维数组；n阶张量可以理解为一个n维数组。但张量的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有保存数字
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2024-03-30 09:04:42
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今天很多现有的深度学习系统都是基于张量代数（tensor algebra）而设计的，但是张量代数不仅仅只能用于深度学习。什么是张量张量有很多种定义的方式，这里只讨论人工智能领域里的概念。在人工智能领域，定义比较简单，TensorFlow是这么定义的：简单翻译过来就是：张量是多维数组，目的是把向量、矩阵推向更高的维度。标量、向量、矩阵、张量的关系这4个概念是维度不断上升的，我们用点线面体的概念来比喻
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2024-07-04 20:22:02
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索引（Index），相信大家都知道就是给表中的数据添加了一个目录，使我们可以快速检索到我们想要的数据，但这个目录是什么？SqlServer又是如何管理的？要搞明白这些,我们就要先了解sqlserver数据库中的页（Page）,区（Extents）的概念，如有不对的地方，欢迎拍砖指正。页（Page）页是数据存储的最本单位，SqlServer读写也是以页为单位进行的，即页是对数据管理的最小单位。页的大
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2024-07-29 15:51:00
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pytorch基础知识1.张量2.自动求导3.并行计算简介1.张量 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广。0维张量/标量 标量是一个数字1维张量/向量 1维张量称为“向量”。2维张量 2维张量称为矩阵3维张量 公用数据存储在张量 时间序列数据 股价 文本数据 彩色图片(RGB) pytorch中定义的张量（tensor）与几何数学定义有所区别——pytorch中的tensor是储存和变换数据
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2024-04-09 20:21:34
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目录一、EVD（Eigen Value Decomposition）二、SVD（Singular Value Decomposition）2.1 SVD定义2.2 SVD求解2.3 SVD的python实现三、HOSVD（Higher-order singular value decomposition）3.1 HOSVD定义3.2 HOSVD算法3.3 HOSVD的Python实现  
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2023-12-19 22:57:07
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# 张量向量化的Python代码探索
随着科学计算和数据处理需求的增加，张量（Tensor）与向量（Vector）这两个概念在人工智能、机器学习及深度学习中变得越来越重要。张量的向量化（Vectorization）是一种优化技术，可以显著提高计算效率。本文将带您深入了解张量向量化的基本概念，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是张量和向量？
- **向量**：在数学中，向量是具有大
2021SC@SDUSC源代码下载地址：https://gitee.com/zeusees/HyperLPR源码配置的详情见第一篇分析 本篇内容将总结队友所分析的recognizer.py以及SimpleRecognizePlate()函数：一、对recognizer.py的部分代码进行分析：Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。Kera
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2024-01-12 05:34:55
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如何用张量分解加速深层神经网络？（附代码） 源地址为：https://www.leiphone.com/news/201802/tSRogb7n8SFAQ6Yj.html 原英文博客标题Accelerating deep neural networks with tensor ecompositions，作者为Jacob。背景在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进
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2024-01-02 20:25:30
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一、基本概念 基于 Tensorflow 的 NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 
# Python 多个一维张量求外积
## 引言
在Python编程中，张量（tensor）是一个多维数组，可以用来表示向量、矩阵和更高维度的数据。张量的外积（outer product）是一种常见的操作，它用于计算两个张量之间的乘积。本文将介绍如何使用Python来实现多个一维张量的外积运算，并提供相应的代码示例。
## 张量的外积
张量的外积是一种在线性代数中常见的运算。在数学上，给定两个
原创
2023-08-16 09:11:10
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一. 概念：张量、算子 张量（tensor）理论是数学的一个分支学科，在力学中有重要应用。张量这一术语起源于力学，它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的，后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具。张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶
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2024-07-04 17:52:56
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