钻研机器学习离不开线性代数，对于初学者来说，矩阵、向量还容易理解，到了张量这个概念就变得复杂了起来。只因张量的乘法脚标太多，让人头大。而张量又是NumPy、TensorFlow等工具中必不可少的一种变量。如何理解它呢？有一位来自纽约市立大学的小姐姐Tai-Danae，用手绘的方式介绍了一种表示张量乘法的直观方法，博客文章在初学者中广受好评。之后，又有一位来自印度理工学院的小哥，用3blue1bro
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
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高效入门pytorch系列，第四篇。讲解Pytorch中张量的属性！
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2021-06-24 13:49:29
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文 |AI_study欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。从本系列的这篇文章开始，我们将开始使用到目前为止我们学到的关于张量的知识，并开始学习神经网络和深度学习的基本张量运算。我们将从 reshaping 操作开始。言归正传，我们开始吧。张量的操作类型在我们开始具体的张量运算之前，让我们先快速地看一下主要的运算种类，包括我们将要讨论的运算。我们有以下高级操作类型:Reshaping operati
原创
2022-07-28 01:22:34
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a.reshape(m,n)表示将原有数组a转化为一个m行n列的新数组，a自身不变。m与n的乘积等于数组中的元素总数reshape(m,n)中参数m或n其中一个可写为"-1"，"-1"的作用在于计算机根据原数组中的元素总数自动计算行或列的值。a = np.array(range(10), float)
aarray([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
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2023-06-21 15:28:34
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1. N维数组① 机器学习用的最多的是N维数组，N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2. 创建数组① 创建数组需要：形状、数据类型、元素值。 3. 访问元素① 可以根据切片，或者间隔步长访问元素。② [::3,::2]是每隔3行、2列访问 4. 张量数据操作4.1 导入torch库① 虽然库为PyTorch库，但应该导入torch，而不是pytorch。im
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2024-01-11 20:11:44
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使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变； >>> a = np.array([1, 2, 3, 4]);b = np.array((5, 6, 7, 8));c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
>>> b
array([5,
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2023-07-02 17:04:24
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"""1.当原始数组A[4,6]为二维数组，代表4行6列。A.reshape(-1,8)：表示将数组转换成8列的数组，具体多少行我们不知道，所以参数设为-1。用我们的数学可以计算出是3行8列2当原始数组A[4,6]为二维数组，代表4行6列。A.reshape(3,-1)：表示将数组转换成3行的数组，具体多少列我们不知道，所以参数设为-1。用我们的数学可以计算出是3行8列"""import num
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2019-08-28 09:26:00
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目录基于TensorFlow开发的库Keras,Tflearn,TensorLayeropencv版本问题anaconda创建虚拟环境人脸检测参数save的用法cv2.imread()cv2.putText()cv2.boundingRect(img)cv2.rectangle()shape() , reshape()lrn(局部响应归一化）tf.truncated_normal(shape,
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2024-09-22 19:35:51
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【Python】——Numpy的学习Numpy是一个用python实现的科学计算的扩展程序库，包括：1、强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：
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2024-10-11 06:01:16
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# Python中的reshape([])方法详解
在Python中，NumPy是一个常用的科学计算库，提供了丰富的数组操作功能。其中一个常用的函数是reshape()，用于改变数组的形状。本文将介绍reshape([])的用法和示例，并提供详细的解释。
## reshape([])方法概述
reshape([])是NumPy中的一个函数，用于改变数组的形状。它可以将一个数组调整为指定的形状
原创
2023-08-31 12:41:45
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在深度学习实践中，`PyTorch` 是一个备受欢迎的框架，提供了丰富的功能来处理张量以及深度学习模型的构建。在处理数据时，`reshape` 操作非常常见，尤其是在准备数据以供训练和推理时。本文将深入探讨如何解决 PyTorch 中的 `reshape` 问题，并提供一系列的指导和示例。
### 协议背景
在深度学习中，张量的形状（shape）经常需要改变，以适应特定的模型结构或者数据输入要
在前面的文章《OpenCV中feature2D学习——SURF和SIFT算子实现特征点检测》中讲了利用SIFT和SURF算子进行特征点检测，这里尝试使用FAST算子来进行特征点检测。 FAST的全名是：Features from Accelerated Segment Test，主要特点值计算速度快，比已知的其他特征点检测算法要快很多倍，可用于计算机视觉应用
"""
Numpy 数组操作
修改数组形状
函数 描述
reshape 不改变数据的条件下修改形状
flat 数组元素迭代器
flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel 返回展开数组
"""
import numpy as np
'''
numpy.resh
在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况，此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题。 更为详细的可以参考官方文档说明： numpy.reshapereshape()的括号中所包含的参数有哪些呢？常见的写法有tf.reshape((28,28)):tf.reshape(tensor,shape,name=None)1函数的作用是将tensor变换为参数shap...
原创
2021-07-29 09:39:26
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numpy.reshape(重塑)给数组一个新的形状而不改变其数据numpy.reshape(a, newshape, order='C')参数：a：array_like要重新形成的数组。newshape：int或tuple的整数新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。order：{'C'，'F'，
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2023-08-12 16:37:59
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总之，两者都是用来重塑tensor的shape的。view只适合对满足连续性条件（contiguous）的tensor进行操作，而reshape同时还可以对不满足连续性条件的tensor进行操作，具有更好的鲁棒性。view能干的reshape都能干，如果view不能干就可以用reshape来处理。别看目录挺多，但内容很细呀~其实原理并不难啦~我们开始吧~（2021.03.30更新：感谢评论区提出该
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2023-10-20 10:41:36
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在opencv中，reshape函数比较有意思，它既可以改变矩阵的通道数，又可以对矩阵元素进行序列化，非常有用的一个函数。函数原型：C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const参数比较少，但设置的时候却要千万小心。cn: 表示通道数(channels), 如果设为0，则表示保持通道数不变，否则则变为设置的通道数。rows: 表示矩阵行数。 如果设为
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2024-07-02 19:53:29
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文章目录numpy.reshape(a, newshape, order='C')1. 参数2. 返回值3. 如何理解 "新形状newshape，与原形状兼容，元素个数相同" ?4. 如何理解 order = {'C', 'F', 'A'} ? numpy.reshape(a, newshape, order=‘C’)在不改变数据的情况下给数组一个新的形状。就是先将数组按给定索引顺序一维展开，然
在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况，此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题。 更为详细的可以参考官方文档说
原创
2022-02-13 13:34:11
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