《图解NCHW与NHWC数据格式》中从逻辑表达和物理存储角度用图的方式讲述了NHWC与NCHW两种数据格式，数据shape是可以改变的，本文介绍TensorFlow里Tensor的Shape概念，并用图示和程序阐述了reshape运算。 一、TensorFlow中Tensor的ShapeTensorFlow中的数据都是由Tensor来表示，Shape相关有下列一些概念：Rank：维数Di
常用代码1.张量拼接‘’’ 注意torch.cat和torch.stack的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接， 而torch.stack会新增一维。例如当参数是3个10x5的张量，torch.cat的结果是30x5的张量， 而torch.stack的结果是3x10x5的张量。 ‘’’tensor = torch.cat(list_of_tensors, dim=0)
tensor =
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2024-09-11 10:22:56
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CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇CNN的详解，可是累坏了老僧我。写完后拿给朋友看，朋友说你这Pytorch的实现方式对于新人来讲会很不友好，然后反问我说里面所有的细节你都明白了吗。我想想，的确如此。那个源码是我当时《动手学pytorch》的时候整理的，里面有很多包装过的函数，对于新入门的人来讲，的确是个大问题。于是，痛定思痛的我决定重新写Pytorch实现这一部分，理论部分
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2024-09-25 11:07:25
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索引操作与Numpy非常类似，主要包含下标索引、表达式索引、使用torch.where()与Tensor.clamp()的选择性索引变形操作是指改变Tensor维度，以适应在深度学习的计算中，数据维度经常变换的需求，是一种十分重要的操作。在PyTorch中主要有4类不同的变形方法，如下图：view()和reshape()函数 view()、resize()和reshape()函数可以在不改变Ten
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2023-08-26 17:58:49
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以下的reserve和resize区别不限于vector，也适用于string等。 reserve是容器预留空间，但并不真正创建元素对象，在创建对象之前，不能引用容器内的元素，因此当加入新的元素时，需要用push_back()/insert()函数。 resize是改变容器的大小，并且创建对象，因此，调用这个函数之后，就可以引用容器内的对象了，因此当加入新的元素时，用operato
Tensor的基本使用1.基本概念标量：就是一个数，是0维的，只有大小，没有方向向量：是1*n的一列数，是1维的，有大小，也有方向张量：是n*n的一堆数，是2维的，n个向量合并而成2.a.size(),a.shape(),a.numel(),a.dim()的区别a.size()：输出a的某一维度中元素的个数，若未指定维度，则计算所有元素的个数a.shape()：输出a数组各维度的长度信息,返回是元
# PyTorch怎么查看Tensor大小
## 引言
PyTorch是一个常用的深度学习框架，由于其易用性和高效性，被广泛应用于机器学习和深度学习任务中。在进行模型训练和调试中，经常需要查看Tensor的大小以确保数据的正确性和一致性。本文将介绍如何使用PyTorch查看Tensor的大小，并提供相关代码示例。
## 方法一：使用size()函数
在PyTorch中，可以使用`size()`
原创
2023-10-22 05:04:20
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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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在使用Python进行机器学习和深度学习的过程中，Tensor是一个非常重要的概念。Tensor可以被看作是一个多维数组，而我们经常需要了解它的大小（dimensions）。那么，Python怎么输出tensor的大小呢？
首先，设想一下一个典型的用户场景：我正在使用PyTorch来构建一个神经网络模型。在模型构建的过程中，我需要确认输入数据的形状和Tensor的大小。假设我的输入Tensor是
# PyTorch Tensor大小的实现指南
在进行深度学习与机器学习的过程中，PyTorch是一个热门的框架，其中张量（tensor）是数据存储的基本形式。了解如何获取和修改PyTorch张量的大小是非常重要的。本文将为初学者提供一个系统性的指导，帮助你掌握这一技能。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解获取PyTorch张量大小的过程，以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
pytorch 官方文档 Tensor基础，数据类型，及其多种创建方式1. 创建 Creating Tensor： 标量、向量、矩阵、tensor2. 三种方法可以创建张量，一是通过列表(list)，二是通过元组(tuple)，三是通过Numpy的数组(array)，基本创建代码如下：3. 张量类型, pytorch下的数组类型4. 张量特殊类型及其创建方法 1. 创建 Creating Tens
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2024-06-10 01:18:58
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上一篇介绍了HashMap的基本概念，这一篇着重介绍HasHMap中的一些常用方法： put() get()resize()首先介绍resize()这个方法，在我看来这是HashMap中一个非常重要的方法，是用来调整HashMap中table的容量的，在很多操作中多需要重新计算容量。 源码如下：final Node<K,V>[] resize() {
Node<K
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2024-09-19 13:20:24
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一、补充知识：1. Tensor和tensor的区别： 在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量：>>>import numpy as np
>>> a=torch.Tensor([1,2])
>>> a
tensor([1., 2.])
>>> a=torch.tensor([1,2])
>&
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2023-10-28 14:04:00
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获取tensor的size信息>>> import torch
>>> from torch.autograd import Variable
>>> from torch import IntTensor
>>> var = Variable(IntTensor([[1,0],[0,1]]))
>>>
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2024-06-08 16:24:37
40阅读
跟着 DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ 学习pytorch,本人属于学了不用就忘的，跟着做一下课程笔记。由于不想做英文教程的翻译，这里只放一些学习过程中的重点代码和自己的理解，具体完整版本可以看原文。1.pytorch介绍深度学习框架之一，学习掌握其使用很有必要。2.运行环境在colab的GPU环境中运行。#torch引入
import t
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2023-12-02 14:29:43
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这里写目录标题1 Tensor的索引和切片2 Tensor的转换3 Tensor的拼接4 Tensor的拆分5 Tensor的规约操作 1 Tensor的索引和切片汇总：NameOuta[i, j, k, …] = a[i][j][k][…]获取张量a的具体数据a[start : end : step, start1 : end1 : step1, ]获取张量a第一维[start, end)步长
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2024-05-28 19:45:03
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# Android Resize 分区大小的全面指南
在Android开发中，设备的存储管理是一个关键领域，特别是当我们需要更改/调整分区大小时。本文将详细介绍如何在Android设备上实现分区大小的调整，并提供必要的步骤和代码示例，帮助新入行的开发者理解整个过程。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤完成Android分区大小调整的任务：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-18 04:49:05
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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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文章目录前言数组一、什么是数组？访问数组元素数组长度循环数组元素添加数组元素删除数组元素二、数组的内置方法总结前言以下都是自己的一些学习笔记在Python中没有内置对数组的支持，但可以使用 Python 列表代替数组数组用于在单个变量中存储多个值：创建一个包含汽车品牌的数组：cars = ["Porsche", "Volvo", "BMW"]一、什么是数组？数组是一种特殊变量，能够一次包含多个值。
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2024-06-25 11:02:54
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参考 pytorch 中文文档 目录创建操作torch.eyefrom_numpytorch.linspacetorch.onestorch.zerostorch.randtorch.randntorch.arangetorch.range拼接，连接（这点总是忘）==（dim=0 对应于行操作，也就是对列怎么样，同理，dim=1 对应于列操作，也就是对行怎么样）==torch.cat(inputs
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2023-10-09 20:12:14
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