张量tensor 进行 形状shape1. tensor是什么？张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。张量的维度（秩）：Rank/Order： Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张量，Rank大于3时是N阶张量。这些标量、向量、矩阵和张量里每一个元素被称为tensor
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2024-04-02 10:49:02
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Tensor基本操作Tensor基础2.1.0创建Tensor2.1.1生成特定tensor2.1.2改变形状2.1.3 索引操作2.1.4广播机制2.1.5逐元素操作2.1.6归并操作2.1.7比较操作2.1.8矩阵操作2.2Pytorch与Numpy比较2.3Tensor与Autograd2.4计算图2.4.1标量反向传播2.4.2非标量反向传播2.5使用Numpy实现机器学习2.6使用Te
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2024-04-22 21:10:11
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torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)->Tensor : 为data生成tensor。如果data已经是tensor，且dtype和device与参数相同，则生成的tensor会和data共享内存。如果data是ndarray,且dtype对应，devices为cpu，则同样共享内存。其他情况则不共享内存。import t...
原创
2021-08-12 22:31:56
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torch.Tensor是一个包含单一数据类型元素的多维矩阵。Torch定义了9种CPU张量类型和9种GPU张量类型: Data type dtype CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.float32 or torc...
原创
2021-08-12 22:30:48
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深刻理解Tensor的概念/结构及其常见的属性/操作_以Pytorch框架为例Tensor的几个重要的属性/方法1. device：2. data_ptr()3. dtype4. storage()5. is_contiguous()Tensor的操作/manipulation常用的APITensor的数据结构总结References Tensor的几个重要的属性/方法先来看一个例子：# -*-
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2024-06-11 21:53:46
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文章目录非常详细的一个文档，学习pytorch可以详细研究一下：对一些比较重要的功能和知识点进行复现：一、创建tensor张量二、tensor与numpy之间的相互转换三、tensor.function与tensor.function_的区别四、修改tensor的形状五、索引操作六.逐元素操作七. 归并操作八、比较操作 非常详细的一个文档，学习pytorch可以详细研究一下：http://www
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2024-03-25 14:12:31
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目录torch.is_tensor(obj)[source]torch.is_storage(obj)[source]torch.set_default_dtype(d)[source]torch.get_default_dtype() → torch.dtypetorch.set_default_tensor_type(t)[source]torch.numel(inpu...
原创
2021-08-12 22:30:43
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本章主要针对pytorch0.4.0英文文档的前两节,顺序可能有些不一样：torchtorch.Tensor张量 TensorsData typeCPU tensorGPU tensortype32-bit floating pointtorch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensortorch.float3264-bit floating pointtorch.Dou
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2024-05-07 11:12:16
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1.torch.set_default_tensor_type(t)
这个方法的意思是设置PyTorch中默认的浮点类型，注意这个方法只可以设置浮点数的默认类型，不可以设置整形的默认类型），可以使用torch.get_default_dtype()来获取设置的默认浮点类型。在CPU上，t默认是torch.FloatTensor，还可以是torch.DoubleTensor
在GPU上，t默认是to
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2024-03-19 17:01:34
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1. TensorRT简介tensorRT是可以在NVIDIA的各种GP U下运行的一个C++推理框架。我们使用Pytorch、TF训练好的模型，可以转化为TensorRT的格式，然后用TensorRT推理引擎去运行这个模型，从而提高模型在英伟达GPU上的运行速度，一般可提高几倍~几十倍。主流的pytorch部署路径：pytorch ONNX torch2trttorch2trt_dynamic
torch.tensor()和torch.Tensor()新建得到的tensor到底有什么区别？
原创
2022-08-20 00:34:59
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目录1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数1.2 dtype修改变量类型1.3 变量类型有哪些1.4 数据类型转换2 torch vs numpy2.1 两者转换2.2 两者区别3 张量3.1 张量修改尺寸3.2 张量内存存储结构3.3 存储区3.4 头信息区1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数【pytorch默认的整数是int64】pytorch的默认整数是用64个比特
# Python List to Torch Tensor 的实现
## 简介
在机器学习和深度学习中，经常需要将数据从Python的列表（List）转换为PyTorch的张量（Tensor）。本文将介绍如何实现这个转换过程，并提供了详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是将Python List转换为PyTorch Tensor的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2023-11-21 04:53:49
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TORCH.ADDCDIVtorch.addcdiv(input, tensor1, tensor2, *, value=1, out=None) -> Tensor# input + value * tensor1 / te
原创
2022-12-03 00:00:36
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torch Tensor学习：切片操作
torch
Tensor
Slice
一直使用的是matlab处理矩阵，想从matlab转到lua+torch上，然而在matrix处理上遇到了好多类型不匹配问题。所以这里主要总结一下torch/Tensor中切片操作方法以及其参数类型，以备查询。已知有
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2024-06-26 14:16:27
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“前文我们已经讲了一部分常见的张量操作，本文让我们继续吧~”本文我们继续来讲讲张量的压缩与扩张、张量与张量的运算、求张量的最大最小值、操作第0维、张量的堆叠、调整维度顺序、改变张量的形状等常用操作。01—张量的压缩与扩张张量的压缩是指删除长度为1的维度，扩张则是相反的操作——在某位置添加长度为1的维度，见以下代码：注意：当要删除的某个维度长度不是1时，将不作删除。auto a = torch::z
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2024-02-09 11:33:42
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Tensor的操作Tensor的主要运算操作通常分为四大类：Reshaping operations（重塑操作）Element-wise operations（元素操作）Reduction operations（缩减操作）Access operations（访问操作）重塑操作 在重塑操作上，以如下张量为实例进行演示：import torch
t = torch.tensor([
[1, 1
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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Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，
原创
2023-01-12 22:32:03
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本文重点介绍了一下如何在PyTorch中去计算一个高维tensor的大小，也就是元素的总数。在其他框架中我们需要使用size
