两个张量之间的Pytorch差异_PyTorch张量之间的成对差分_PyTorch - AssertionError:张量之间的大小不匹配 - 腾讯云开发者社区

一是使用plot函数画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...y1 - y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数绘制差异向量的条形图

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pytorch张量的创建

张量的创建张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。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。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like(input...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided

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深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解

要覆盖比简单缩放更复杂的变换，比如执行单应（homography），我们需要一些更灵活的东西。多层感知器(MLP)或Transformer是两个现成的解决方案。...我们将 HxW 粗略地称为张量的“形状”或“空间维度”。在 pytorch 和许多其他深度学习库的标准术语中，“重塑”不会改变张量中元素的总数。...为了重塑输入张量，必须使用具有不同形状（所需输出形状）的输出查询。与 MLP 相比，我们有非常相似的公式，都将输入与学习的加权矩阵 W 左乘以实现形状变化。但是，有两个不同之处。...第一个区别相对微不足道，我们可以将 MLP 与一个额外的线性投影相匹配来改变特征通道。第二个有重大影响。我们将深入探讨 MLP 和 Transformer 的两种加权矩阵 W 之间的差异。...从另一个角度看，K和V是字典的键-值对，字典中的顺序无所谓，只要键值映射不变就行。交叉注意机制是建立在查询和关键字之间的相似性上，而不是建立在位置上。

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Pytorch 的tensor (张量）的介绍

Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象，它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。...常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...pytorch.tensor() 给定元素手动创建张量 >>> torch.tensor(1) # 零维张量（标量） tensor(1) >>> torch.tensor((1,2)) # 1维张量...size相同的tensors之间可以进行数学运算。除非可以进行broadcast，不同size的tensors之间不可以进行数学计算。...之间广播的规则如下：不能有空的tensor 从后往前比较两个tensors的维度（从右往左对齐观察），每个维度的大小都相等，或者其中一个维度的大小必须是1，或者其中一个tensor的某个维度缺失

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PyTorch2:张量的运算

0.], [ 0., 0., 1.]]) 2. indexing，slicing，joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch...1.3298, -1.3298, -1.3298, -1.3298, -1.3298]), indices=tensor([0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4])) 比较两个张量的元素...，返回包含每个元素间比较的最大/小值： torch.max(input, other, out=None) torch.min(input, other, out=None) 这两个函数与上面的降维函数中的同名函数的区别在于上面的两个函数的输入是一个张量...，这里是两个。...，返回一个布尔值：torch.equal(input, other) >>> torch.equal(torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([1, 2])) True 两个张量的元素之间互相比较

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PyTorch1: 张量的性质

3.PyTorch的不同形态 ---- PyTorch可以通过不同方式形态达到同样的目的。...在Pytorch中，张量的很多运算既可以通过它自身的方法，也可以作为Pytorch中的一个低级函数来实现。...：Tensor.unsqueeze() ---- 升维必须指定增加的维度，必须在张量的已有维度 (-dim-1, dim+1) 之间。...相当于在两个维度之间“加塞”，后面的维度顺移一位。 >>> new_points4.unsqueeze(2).shape torch.Size([2, 3, 1]) 7....7.1 张量的复制 ---- 使用 Tensor.clone() 复制一段内存上的数据到另一段内存上，这两个张量相互独立。

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PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

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...进行切分返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度...注意list中长度总和必须为原张量在改维度的大小，不然会报错。...：在维度dim 上，按 index 索引数据返回值：依index 索引数据拼接的张量 input : 要索引的张量 dim 要索引的维度 index 要索引数据的序号 code： t = torch.randint...True 进行索引返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量 t

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PyTorch入门笔记-增删张量的维度

增加维度增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此张量中的元素并没有发生改变，仅仅改变了张量的理解方式。...比如一张大小的灰度图片保存为形状为的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为。 “图片张量的形状有两种约定：通道在后的约定。...PyTorch 将通道维度放在前面: ” 使用 torch.unsqueeze(input, dim) 可以在指定的 dim 维度前插入一个长度为 1 的新维度。...对于输入张量为的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为，对比不同维度的输入张量：输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为输入张量的维度...dim = 5) error >>> # print(x.size()) Traceback (most recent call last): File "/home/chenkc/code/pytorch

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PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。我们已经见过的PyTorch张量就是PyTorch类torch.Tensor 的实例。...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...三、共享内存以提高性能：复制与共享第三个区别是隐藏的区别。为了揭示差异，我们需要在使用ndarray创建张量之后，对numpy.ndarray中的原始输入数据进行更改。...在PyTorch中创建张量的最佳选择考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用

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PyTorch入门笔记-改变张量的形状

view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...本文主要介绍 view 和 reshape 方法，在 PyTorch 中 view 方法存在很长时间，reshape 方法是在 PyTorch0.4 的版本中引入，两种方法功能上相似，但是一些细节上稍有不同...，因此这里介绍两个方法的不同之处。...view 只能用于数据连续存储的张量，而 reshape 则不需要考虑张量中的数据是否连续存储 nD 张量底层实现是使用一块连续内存的一维数组，由于 PyTorch 底层实现是 C 语言 (C/C++...可以通过 tensor.is_contiguous() 来查看 tensor 是否为连续存储的张量； PyTorch 中的转置操作能够将连续存储的张量变成不连续存储的张量； >>> import torch

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Pytorch中张量的高级选择操作

在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select torch.index_select 是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。...torch.gather torch.gather 是 PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...)[indices[i, j, k]] assert torch.all(torch.eq(picked, picked_manual)) 总结为了总结这篇文章，我们在一个表格中总结了这些函数之间的区别

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使用Python快速对比两个Excel表格之间的差异

主要介绍如何通过DeepDiff实现两个Excel文件数据的快速对比。对于日常办公中需要处理数据的同学来说，有时候需要对比两个Excel表格（或者是数据库）的数据是否完全相同。...对于简单少量的数据，我们当然可以人工肉眼对比，但是如果数据量一大，那么最好还是借助工具实现。这篇文章主要通过使用DeepDiff库，介绍了一种简单地对比两个Excel文件是否完全相同的方法。...首先，我们直接对两个不一样的DataFrame进行对比：对比结果为{}，这在DeepDiff中是表示没有差异的意思，但是，这个结果显然不符合实际，因为我们的data1跟data3其实是完全不一样的才对...可以看到，转成字典之后我们成功地对data1和data2进行比较，并给出了正确的结果：为了验证，我们再拿data1和data3进行比较：很明显，这两个对象是有区别的，没有任何问题。...接下来进入我们的重头戏，对比data3和data4，为了对比这两个对象，我们可以先把数据转成列表，然后再设置DeepDiff中的ignore_order参数忽略字典元素的顺序：可以看到，结果非常简单完美地实现了我们的对比需求

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进程、会话、连接之间的差异

--======================== -- 进程、会话、连接之间的差异 --======================== 在使用Oracle database的时候，连接与会话是我们经常碰到的词语之一...这也是我们经常误解的原因。各个会话之间是单独的，独立于其他会话，即便是同一个连接的多个会话也是如此。...一、几个术语之间的定义(参照Oracle 9i &10g 编程艺术) 连接（connection）：连接是从客户到Oracle 实例的一条物理路径。...通常会在客户进程与一个专用服务器或一个调度器之间建立连接。会话（session）：会话是实例中存在的一个逻辑实体。...你要在服务器中的会话上执行SQL、提交事务和运行存储过程。二、通过例子演示来查看之间的关系 1.

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RabbitMQ与Kafka之间的差异

宏观的差异，RabbitMQ与Kafka只是功能类似，并不是同类 RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。...，客户端可以选择从该日志开始读取的位置，高可用（Kafka群集可以在多个服务器之间分布和群集）无队列，按主题存储 Kafka不是消息中间件的一种实现。...在消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组中，通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。...所以，除非你正在构建下一个非常受欢迎的百万级用户软件系统，否则你不需要太关心伸缩性问题，毕竟这两个消息平台都可以工作的很好。...Kafka分区没法移除，向下伸缩后消费者会做更多的工作结论首先是在不考虑一些非功能性限制（如运营成本，开发人员对两个平台的了解等）的情况下：优先选择RabbitMQ的条件高级灵活的路由规则。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量（1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...我的理解是常量和变量之间是可以互相转换的，当将requires_grad通过(数据.requires_grad=True)后，该常量已经变成了变量。...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...2、tensorflow中的张量在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor

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python比较两个list之间的差异、相同（差集、交集、并集）

, ‘lisi’, ‘wangwu’] listB = [‘zhangsan’, ‘lisi’, ‘zhaoliu’] 1、取差集 1.1、listA对应listB的差集...set(listA).difference(set(listB)) —– set([‘wangwu’]) 1.2、listB对应listB的差集...listB)) —– set([‘lisi’, ‘zhaoliu’, ‘zhangsan’, ‘wangwu’]) 更多用法可以自行查询一下set的用法

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PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

mean 和 std 参数的两个张量的形状不一定要匹配，但是这两个张量中的元素总个数必须相等，「这里需要注意此时两个张量中的元素总个数必须相等不仅仅包括显式的相等，还包含隐式的相等。」...「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...的两个张量: >>> # 1....PyTorch 的官方文档中强调："当输入参数 mean 和 std 的张量形状不匹配的时候，输出张量的形状由传入 mean 参数的张量形状所决定。"...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题

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PyTorch 1.0 中文文档：Tensor（张量）的属性

torch.dtype class torch.dtype torch.dtype 属性标识了 torch.Tensor的数据类型。...PyTorch 有八种不同的数据类型： Data typedtypeTensor types32-bit floating pointtorch.float32 or torch.floattorch....，而在对象创建之前此属性标识了即将为此对象申请存储空间的设备名称。...如果没有指定设备编号，则默认将对象存储于current_device()当前设备中；举个例子，一个torch.Tensor 对象构造函数中的设备字段如果填写'cuda'，那等价于填写了'cuda:X...'，其中X是函数 torch.cuda.current_device()的返回值。

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PyTorch入门视频笔记-创建数值相同的张量

1 的张量。...False) 和 torch.ones(*size, out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) 两个函数的参数相同...=False（可选参数）: 指定此张量是否需要记录梯度； torch.zeros() 和 torch.ones() 两个函数中只有 *size 参数为必须指定的参数，其余参数都是可选参数，因此接下来只关注指定...创建自定义数值张量除了将张量的元素值初始化全为 0 或全为 1 的张量依然，有时候也需要全部初始化为某个自定义数值的张量。...torch.full() 函数中除了 size 和 fill_value 参数外，其余都是可选参数且和 torch.zeros() 和 torch.ones() 两个函数的参数一致，同样不再赘述。

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PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

加、减、乘、除加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...在 PyTorch 中，除数为 0 时程序并不会报错，而是的等于 inf。...这些加、减、乘、除基本的数学运算在 PyTorch 中的实现都比较简单，但是在使用过程中还是需要注意以下几点（下面都以乘法为例，其余三种运算同理）：参与基本数学运算的张量必须形状一致，或者可以通过广播机制扩展到相同的形状...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致；原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。

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