参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3 张量操作与线性回归张量的操作拼接torch.cat()
torch.cat(tensors, dim=0, out=None)功能：将张量按照 dim 维度进行拼接tensors: 张量序列dim: 要拼
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2024-07-20 07:44:09
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文章目录TensorFlow中的数据类型一、数值类型用TensorFlow创建张量字符串类型bool类型张量切片（Tensor slicing）现实中的数据张量张量的运算目标(损失)函数Keras对标签向量化机器学习的分类神经网络的数据预处理编码Embedding层如何利用keras的延展性几种激活函数的比较PS： TensorFlow中的数据类型一、数值类型1、标量（scalar）单个的实数，
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2024-06-11 21:25:59
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PyTorch中的两个张量的乘法可以分为两种：两个张量对应的元素相乘（element-wise），在PyTorch中可以通过torch.mul函数（或者运算符）实现两个张量矩阵相乘（Matrix product），在PyTorch中可以通过torch.matmul函数实现本文主要介绍两个张量的矩阵相乘。语法为：torch.matmul(input, other, out = None)函数对inp
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2023-10-01 11:29:48
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# 使用 PyTorch 计算张量的马氏距离
## 简介
马氏距离是一种复杂的距离度量，用于比较两个样本之间的距离，考虑它们之间的协方差结构。它在多元统计分析和机器学习中十分重要。本文将指导你如何在 PyTorch 中计算马氏距离。
## 计算流程
在开始之前，我们先概述一下实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 测试环境准备 | 确保已安装
pytorch基本数据类型——张量（Tensor），那张量到底是什么呢？张量类似于Numpy中的ndarray，我们都知道深度学习的基础是神经网络结构，而在Pytorch中，张量是构建神经网络的基础。比较重要的一点是张量可以在GPU上进行计算。所以从本质上来说，PyTorch 是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。下面分别展示了1维张量，2维张量和3维张量：接下来我
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2023-09-03 20:47:34
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一、张量的拼接张量的拼接主要通过cat()和stack()函数实现。其中torch.cat([a, b], dim=n)是在n维度上进行两个张量的拼接，其参数n的含义代表要进行拼接操作的维度，a和b则代表要拼接的张量。在使用cat()方法时需要注意的是两个张量除了拼接的维度可以不同，其他的维度必须相同，否则会报错。示例如下： Statistics about scores a [class1-3,
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2023-08-21 15:18:11
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拼接张量：torch.cat() 、torch.stack()torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作举个例子：>>> import torch
>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[-0.1997, -0.690
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2024-04-10 08:46:06
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### 实现“pytorch 计算两个张量之间的距离”
欢迎来到本篇文章，我将带你逐步学习如何使用PyTorch计算两个张量之间的距离。在本篇文章中，我们将共同完成以下任务：
1. 了解计算张量距离的背景知识
2. 学习使用PyTorch计算两个张量之间的欧氏距离
3. 学习使用PyTorch计算两个张量之间的余弦相似度
希望这篇文章能够帮助你快速入门计算张量距离的方法。
### 1. 计
原创
2023-11-30 13:47:15
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# PyTorch计算两个张量的高斯距离
在机器学习和深度学习中，计算样本之间的距离一直是一个重要的主题。高斯距离（或称高斯相似度）是基于高斯分布的一个距离度量，广泛应用于聚类、分类和回归任务中。本文将介绍如何使用PyTorch计算两个张量之间的高斯距离，并通过代码示例进一步阐释。
## 1. 高斯距离的定义
高斯距离用于表示两个样本在高斯分布下的相似度。给定两个样本 \(x\) 和 \(y
原创
2024-09-12 04:23:41
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# 计算二维张量之间的欧氏距离
在深度学习中，经常需要计算不同张量之间的距离，其中欧氏距离是最为常见的一种距离度量方式。本文将以PyTorch为例，介绍如何计算两个二维张量之间的欧氏距离，并给出相应的代码示例。
## 欧氏距离的定义
欧氏距离是欧几里得空间中两点之间的距离，表示为两点之间的直线距离。对于两个二维张量A和B，它们之间的欧氏距离可以通过以下公式计算：
$$
D(A, B) =
原创
2024-06-14 03:27:22
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引言在线性代数里，经常会遇到各种计算操作符号，比如矩阵的点积，外积，积，积，转置等。爱因斯坦求和约定提供了一套简单优雅的规则可以实现以上操作，目的是省略掉求和公式中的求和号“+”。 定义（爱因斯坦求和约定）：如果两个相同的指标出现在指标符号公式的同一项中，则表示对该指标遍历整个取值范围求和。爱因斯坦求和约定具体的规则可以归结为如下几条在同一项中，如果同一指标成对出现，就表示遍历其取值范围求和公式中
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2023-12-14 21:46:54
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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
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2024-01-23 17:02:49
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最近看的一篇paper需要的背景知识（可能略有删改）目录1.张量简介2.张量的定义与运算2.1 张量(Tensor)2.2 纤维(Fibre)2.3 切片(Slice)2.4 内积(Inner product)2.5 矩阵展开(Unfolding-Matricization)2.6 外积(Outer Product)2.7 Kronecker乘积(Kronecker Product)2
文章目录1. pytorch张量1.1 初始化张量1.2 张量类型1.3 创建随机值张量1.4 张量属性1.5 将张量移动到显存2. 张量运算2.1 与NumPy数据类型的转换2.2 张量的变形2.3 张量的自动微分 1. pytorch张量PyTorch最基本的操作对象是张量，张量是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。张量类似NumPy的数组(ndarray)，与ndarra
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2023-10-11 10:15:38
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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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2023-12-28 20:34:33
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目录2.1 张量的数据类型2.2 张量的生成 (1)使用torch.tensor()函数生成张量 (2) torch.Tensor()函数（3）张量和Numpy数据相互转换（4）随机数生成张量（5）其他生成张量的函数2.3 张量操作 (1) 改变张量的形状 (2)获取张量中的元素（需要细化)2.4 张量计算
feed_dict 方法它不止是一个方法，同时还是一个观念，让我们可以更加明确的了解到节点创立的时候，并不包含了让节点执行动作的过程，也因为 Tensorflow 这样的特性，我们可以让流程先创立好，最后等到要运算真正开始执行的时候，再放入数字即可，就好比先打造出一个游乐园，等着人进来玩游戏,详情如下简单代码：import tensorflow astf
m= tf.add(5, 3)
n = t
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2024-04-29 13:59:19
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一. 概念：张量、算子 张量（tensor）理论是数学的一个分支学科，在力学中有重要应用。张量这一术语起源于力学，它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的，后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具。张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶
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2024-07-04 17:52:56
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PyTorch框架学习（二） — 张量操作与线性回归1 张量的操作1.1 拼接1.2 切分1.3 索引1.4 变换2 张量的数学运算2.1 加法运算2.2 减法运算2.3 哈达玛积运算(element wise，对应元素相乘)2.4 除法运算2.5 特殊运算 torch.addcdiv2.6 特殊运算 torch.addcmul2.7 幂函数2.7 指数函数2.8 对数函数2.9 三角函数2.1
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2023-09-14 22:03:42
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作者?️♂️：让机器理解语言か专栏?：PyTorch描述?：PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库。寄语?：?没有白走的路，每一步都算数！? 张量（Tensor）介绍 PyTorch 中的所有操作都是在张量的基础上进行的，本实验主要讲解了张量定义和相关张量操作以
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2024-03-11 20:50:12
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