本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础，使用过Keras或TensorFlow或Pytorch搭建训练过简单的模型。对于没有任何机器学习和深度学习基础的同学，建议在学习本书时同步参考阅读《Python深度学习》一书的第一部分"深度学习基础"内容。《Python深度学习》这本书是Keras之父Francois Chollet所著，该书假定读者无任何机器学习知识，以Keras为工具，使用丰富的范例
# PyTorch Tensor 和 Tensor 的区别
## 概述
在PyTorch中，Tensor是一个非常重要的数据结构，它是PyTorch中的核心概念之一。Tensor可以看作是一个多维数组，用于存储和处理数据。在这篇文章中，我们将学习PyTorch Tensor和Tensor之间的区别，并了解如何使用它们进行数据操作。
## PyTorch Tensor 和 Tensor 的区别
原创
2023-10-06 10:14:44
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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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一、tensor是啥：tensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。Tensor和Numpy中的ndarrays类似，但Tensor可以使用GPU进行加速计算二、如何使用：1. 在创立一个tensor数据类型的对象前，先明确一个事情：用 torch.tensor 来建立 tensor 数据结构 和 用 torch.Tensor 来建立 tensor 数据结构 有什么区别：to
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2023-10-09 00:01:12
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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python和Pytorch数据类型pytorch数据类型pytorch类型推断维度为0的标量标量判断维度为1的向量 Linear input维度为2的tensor Linear input batch维度为3的tensor RNN input维度为4的tensor CNN input其它的创建Tensor从numpy中引入 torch.from_numpy()从list中导入 torch.
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2023-10-11 20:24:58
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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教程-7：PyTorch中保存与加载tensor和模型详解保存和读取TensorPyTorch中的tensor可以保存成 .pt 或者 .pth 格式的文件，使用torch.save()方法保存张量，使用torch.load()来读取张量：x = torch.rand(4,5)
torch.save(x, "./myTensor.pt")
y = torch.load("./myT
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2023-11-02 06:46:31
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今天突然间想起来好久之前遇到的一个问题，虽然忘了具体的问题场景是啥了，但是最终的解决方案就是把用th.tensor创建张量换成了用th.Tensor创建张量，今天再来探究一下tensor和Tensor有什么区别？。先看一下torch.tensor和torch.Tensor的官方文档。torch.Tensor首先torch.Tensor是一个类，是包含单一数据类型元素的多维矩阵。更明确地说
原创
2022-04-28 21:07:43
1117阅读
# 理解 PyTorch 中的 NumPy 和 Tensor 的区别
在现代深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，而 Tensor 和 NumPy 是其核心数据结构。许多初学者在使用 PyTorch 进行深度学习时，常常会遇到对这两种数据结构的困惑。本文将帮助您理解它们的区别，并提供一个具体的示例来进行比较。我们将通过以下流程来完成这个任务：
| 步骤 | 说明
在深度学习中，损失函数是用来衡量模型参数质量的函数。说人话就是：真实值和预测值之间的差值分类任务中的损失函数这里重点说交叉熵损失①多分类任务多分类任务需要用激活函数softmax将输出转变成概率的形式，在多分类任务中，交叉熵损失函数的计算方法为： 为了熟悉理解这个公式，我们来看下面这个例子： 计算下面的交叉熵损失： 代入公式：L =-(0log0.1+1log0.7+0*log0.2)=-log0
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2024-06-25 04:18:52
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在 PyTorch 0.4.0 之前，torch.autograd 包中存在 Variable 这种数据类型，主要是用于封装 Tensor，进行自动求导。Variable 主要包含下面几种属性。 data: 被包装的 Tensor。grad: data 的梯度。grad_fn: 创建 Tensor 所使用的 Function，是自动求导的关键，因为根据所记录的函数才能计算出导数。requ
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2023-06-20 17:29:15
149阅读
torch.Tensor()默认是torch.FloatTensor()的简称，创建的为float32位的数据类型；torch.tensor()是对张量数据的拷贝，根据
原创
2023-02-06 16:20:45
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作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
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2023-10-20 20:44:27
214阅读
PyTorch 和 TensorFlow 是两个广泛使用的深度学习框架，它们在许多方面有所不同。以下是它们之间的一些主要区别，以及相关的代码实例：动态计算图 vs 静态计算图PyTorch 使用动态计算图（Dynamic Computational Graph），这意味着计算图在每次迭代中都会重新构建。这为研究人员提供了更大的灵活性，尤其是在处理循环神经网络（RNN）和自定义层时。TensorFl
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2023-07-28 08:02:14
127阅读
在深度学习领域中，TensorFlow 和 PyTorch 都是非常流行的框架。这两个框架都提供了用于开发神经网络模型的工具和库，但它们在设计和实现上有很大的差异。在本文中，我们将比较 TensorFlow 和 PyTorch，并讨论哪个框架更适合您的深度学习项目。 设计哲学TensorFlow 的设计哲学是构建一个具有可扩展性和可移植性的框架。这个框架被设计成使用静态计算图，它允许开发
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2023-09-15 12:14:13
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深度学习初探/02-Pytorch知识/01-Tensor张量数据类型一、Tensor的基本概念1、python数据类型与PyTorch数据类型的对比 Tensor中，size表示维度，决定了该数据的数据类型（如int型变量3，其dimension = 0；若要表示二维数组，则dimension = 2）2、PyTorch中String类型的表示与处理PyTorch本身不支持string，如果要处
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2024-05-30 09:04:01
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1. 基本配置导入包和版本查询： import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)#cuda版本查询
print(torch.backends.cudnn.version())#cudnn版本查询
print(t
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2024-08-07 16:47:14
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Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数（inplace操作）train/eval过程中，打印loss信息data.item() ----> Tensor --> float数据类型转换在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可，也可以用.to()函数进行转换。数据存储位置转换CPU张量 ----> GPU张量，使用data.cuda()GPU张量 ----> CPU张量，使用data.cp
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2021-06-18 14:08:30
7344阅读
Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数（inplace操作）train/eval过程中
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2022-01-25 10:09:51
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