文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量(0D张量)2.向量(1D张量)3.矩阵(2D张量)4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三、张量的维度变换1.Veiw函数调整形状2.维度增加和减少总结 前言我们已经接触过Numpy中的数组,在拓宽一步,其实numpy中的多维数组(ndarray)就是一个张量数据。张量(Ten
文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量(0D张量)2.向量(1D张量)3.矩阵(2D张量)4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三、张量的维度变换1.Veiw函数调整形状2.维度增加和减少总结 前言我们已经接触过Numpy中的数组,在拓宽一步,其实numpy中的多维数组(ndarray)就是一个张量数据。张量(Ten
前言        张量既是Pytorch中的一种基本数据结构,表示多维数组,也是一种自动求梯度的方式。本笔记框架主要来源于深度之眼,并作了一些相关的拓展。内容包括:张量的含义,0维,1维,2维,3维,4维,5维张量的形状;张量的若干参数和自动求梯度的方法;张量的若干常用创建方法。Pytorch张量        在各
目录pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列我在做的时候主要参考了这些文章https://zhuanlan.zh
张量的轴的概念 如果从后向前访问轴就是使用复数,如上图所示使用reshape函数改变张量的形状 将形状参数设置为-1,代表自动判断长度增加和删除维度增加维度tf.expand_dims(input,axis)input:输入的张量axis:操作的轴效果就是在选定的轴上添加维度(相当于在选定的那个轴上面添加了一个括号,将那一维变成二维) 一个多维张量的例子删除维度tf.squeeze(input,a
设置就是声明,$ echo hello 值为hello.这个跟lisp中不一样。这里面的符号的值就是本身,或者你可以给这个符号赋值。1.条件变量替换: Bash Shell可以进行变量的条件替换,既只有某种条件发生时才进行替换,替换条件放在{}中. (1) ${var:-value}      当变量未定义或者值为空时,返回值为value的内容
# Python 列向量变换位置 ## 介绍 在Python编程中,经常会遇到需要对列表进行操作的场景。其中一种常见的操作是对列向量进行位置变换。本文将介绍如何使用Python实现对列向量的位置变换。 ## 流程 为了更好地理解整个过程,可以通过以下流程图来展示列向量变换位置的步骤。 ```mermaid journey title 列向量变换位置流程 section 准备
原创 6月前
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张量的操作:拼接、切分、索引和变换1 张量的操作:拼接、切分、索引和变换张量的拼接和切分1.1 torch.cat()功能:将张量按维度dim进行拼接tensor:张量序列dim:拼接维度t=torch.ones((2,3))torch.cat([t,t],dim=0)torch.cat([t,t],dim=1)torch.cat([t,t,t],dim=1)1....
原创 2021-08-02 14:49:33
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哈达玛变换矩阵-数字图像处理3.1 二维离散傅里叶变换(DFT) 3.1.1 二维连续傅里叶变换 二维连续函数 f (x, y)的傅里叶变换定义如下: 设 是独立变量 的函数,且在 上绝对可积,则定义积分 为二维连续函数 的付里叶变换,并定义 为 的反变换。 和 为傅里叶变换对。 3.1.2 二维离散傅里叶变换 尺寸为M×N的离散图像函数的DFT 反变换可以通过对F(u,v) 求IDFT获得 DF
本文已收录于Pytorch系列专栏: ​​Pytorch入门与实践​​ 专栏旨在详解Pytorch,精炼地总结重点,面向入门学习者,掌握Pytorch框架,为数据分析,机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅,持续更新。张量变换1.torch.reshape​​torch.reshape(input,shape)​​功能:变换张量形状注意事项:当张量在内存中是连续时,新张量与 in
推荐 原创 2022-10-30 09:57:54
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线代中其他的一些遗留小问题,后续可能会更新。1. 初等行变换不改变什么?(初等列变换同理)初等行变换不改变列向量的线性相关性,也不改变行向量的线性相关性。可从以下两点来看。① 初等变换不改变矩阵的秩,矩阵的秩=列秩=行秩。而相关性就体现为是否满秩。② 不改变列向量的相关性,是因为初等行变换的过程始终保持了与原方程组同解,所以列向量间的线性关系(就是系数x1,x2……的取值,就是解向量X)没变。不改
最近在学习算法常常遇到特征值和特征向量的问题,一直都一知半解没有领悟到本质。因此特意查阅了相关资料,自己的理解写一篇小结。1. 矩阵乘法的本质首先,我们来看一个线性方程式。为了更简洁的表示,我们常常使用矩阵乘法。线性方程式将x,y变化到m,n经过一个线性变换。同理,向量[x,y]与一个矩阵的乘积,得到向量[m,n],其实就相当于将这个向量[x,y]进行了线性变换变换矩阵为:因此,一个矩阵其实就是
我是做图像到语音音素识别相关的科研工作的,需要用到lstm识别一个序列帧所对应的音素,但是不同音素有不同长度的帧,所以需要解决变长序列的问题。需要解决这个问题的原因是:不等长的序列无法进行batch我主要参考的文章:但我又不能完全套用这篇文章的方法。这篇文章举例用的是无标签的数据集,但我们很可能处理有便签的数据集,所以这篇文章主要说明如何处理有标签的数据集。 主要使用的也是这三个方法:t
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一般一维数组,我们称之为向量(vector),二维数组,我们称之为矩阵(matrix);三维数组以及多位数组,我们称之为张量(tensor)。    在介绍张量分解前,我们先看看矩阵分解相关知识概念。 一、基本概念矩阵补全(Matrix Completion)目的是为了估计矩阵中缺失的部分(不可观察的部分),可以看做是用矩阵X近似矩阵M,然后用X中的元素作为矩阵M中不
12. 调整选中的每个对象各自的大小而不是整体的大小。假如我们认为图中的点有点小,
转载 2022-03-17 21:00:00
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毫无疑问,系统重构是一件如履薄冰、如坐针毡、你必须时时小心应对的工作,你就像走在钢丝上的人,每一步你都必需要保证正确,一个不经意的失误就可能让你万劫不复。虽然如此,仅仅要你掌握了正确的方法。即使站在钢丝上也能如履平地,而这个正确的方法。就是那些被证明是正确的重构方法。说了那么多。你一定開始好奇,系统
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PCAPCA主成分分析基本概念协方差矩阵特征值和特征向量PCA思想优缺点PCA基本步骤PCA-code(python)ENVI的PCA操作PCA主成分分析特征变换的目的在于使地物集中在几个主要的波谱段上,在保证信息容量最大化的前提下压缩参与分类的数据量,以提高分类速度。此处主要介绍主分量变换,也叫做主成分分析(Principal component analysis,PCA)基本概念首先来介绍一些基本概念协方差矩阵方差:针对一维集合,反映了其离散程度。是协方差的一种特殊情况协方差矩阵:针对
原创 2023-02-16 12:50:13
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 ImageDraw 新建一个空白图片为本文作示例,新建空白文件的方法 见Image模块,Image.new:import Image blank = Image.new("RGB",[1024,768],"white")      1、模块引入import ImageDraw2、ImageDraw.Draw(image)&n
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个人吐槽区:上一篇文章的学习是纯看书学的,后来发现这样有些看不进去,于是在B站上找了网课.......Element-wise operations(逐点运算)逐点运算,顾名思义,也就是两个同等规模的张量进行运算时,相同位置的数值进行同样的运算。举个栗子:import numpy as np >>> x = np.array([ 1, 2, 5, 3]) >>>
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