实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...for(int j=0;j<cols;j++) 6 result[i][j]=mat1[i][j]+mat2[i][j]; 7 } 8 } 若两个矩阵要做乘法运...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...int i , j , k , temp; int *c = (int*)malloc(N * N); for(i = 0 ; i < N ; i++) { for(j
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...for(int j=0;j<cols;j++) 6 result[i][j]=mat1[i][j]+mat2[i][j]; 7 } 8 } 若两个矩阵要做乘法运...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。... { int i , j , k , temp; int *c = (int*)malloc(N * N * sizeof(int)); for(i = 0 ; i < N ;
个人主页： 才疏学浅的木子 ♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ♂️ 本文来自专栏： 算法 算法类型：Hot100题 每日三题 删除链表的倒数第N个结点 合并两个有序链表...相交链表 删除链表的倒数第N个结点 解法一 使用双指针 新建一个头节点，避免出现删除头节点出现异常的情况 比如[1],1 就会出现问题因为slow.next = slow.next.next...= 0){ // 找到比他快n的节点 quick = quick.next; n--; } while(quick !...，如果为空了，则将当前节点设置为另一个链表的头节点 原理 有相交 A [a1,a2,c1,c2,c3] B [b1,b2,b3,c1,c2,c3] 则当ta走完A链表时候走的长度为a+c,...当b走完B链表时候长度为b+c 则ta指向B，tb指向A 当ta为c1时候走的长度为a+c+b 当tb为c1时候走的长度为b+c+a 没有相交 A[a1,a2] B[b1,b2,b3] 则
题目描述 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素。例如： array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] n = 31 则结果应该输出1, 30 顺序不重要。...package com.light.sword; /** * @author: Jack * 2021/4/21 下午7:51 * * 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素...array[j + 1] = temp; } } } } } 冒泡排序说明： 依次比较相邻的两个数......... (3)如此继续，知道比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成 (4)在上面一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以在比较第二趟的时候，最后一个数是不参加比较的...(5)在第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中倒数第二大数，所以在第三趟的比较中，最后两个数是不参与比较的。 (6)依次类推，每一趟比较次数减少依次
判断张量是否连续 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++ 使用行优先的存储方式)，所以 PyTorch 中的 nD 张量也按照行优先的顺序进行存储的...交换维度的操作能够将连续存储的张量转变成不连续存储的张量。...,n-1 但是 i \ne n-1)都满足下面的等式则说明 nD 张量连续，不满足则说明 nD 张量不连续。...[22ty9ldd6p.gif] 在 PyTorch 中，使用维度变换的操作能够将连续存储的张量转变成不连续存储的张量，接下来使用等式判断交换维度后的张量 A 是否还是连续存储的张量？...在 PyTorch 中交换维度的操作并没有改变其实际的存储，换句话说，交换维度后的张量与原始张量共享同一块内存，因此交换维度后的张量 A^T 底层存储和原始张量 A 都是相同的一维数组。
batch.namesbatch按顺序在张量上打印每个维的名称。...当运算符应用于命名张量时（对于二进制运算符，任何一个或两个命名张量）将隐式检查某些维名称在运行时是否匹配。这为错误提供了额外的安全性。...PyTorch利用了两个运营商- match和unify 为名称的传播。 match 与上面定义的运算符相同，它检查两个命名张量是否可以匹配。...unify是一个运算符，用于确定应将两个输入张量名称中的哪一个传播为结果张量。引用官方的PyTorch文档： unify(A, B)确定哪个名称A并将B其传播到输出。...如果两个名称匹配，则返回两个名称中更具体的一个。如果名称不匹配，则错误。
这个错误表示张量的尺寸不匹配，除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时，尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。1....size())这段代码将输出两个张量的尺寸。...())在这个例子中，由于广播机制的作用，我们可以成功地对这两个不同尺寸的张量进行相乘操作。...在PyTorch中，张量的尺寸通常以元组的形式表示。例如，一维张量的尺寸可以表示为(n,)，其中n是张量在该维度上的大小。...二维张量的尺寸通常表示为(m, n)，其中m表示张量在行方向上的大小，n表示在列方向上的大小。类似地，三维张量的尺寸可以表示为(p, m, n)，其中p表示张量在第一个维度上的大小。
，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++...使用行优先方式)，所以n维张量也使用行优先方式。...上面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量通常称为存储的逻辑结构，而实际存储的一维数组形式称为存储的物理结构。...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
我们将讨论张量、术语和张量索引。这将给我们知识，我们需要看看一些基本的张量属性，这些属性将用于深度学习中。 这个系列前面部分是关于pytorch的安装，相对简单，这里就先暂时不介绍了。...让我们将上面列出的示例张量分成两组： 数字，数组，二维数组 标量、矢量、矩阵 通过索引访问元素 这两对元素之间的关系是，两个元素都需要相同数字的索引来引用数据结构中的特定元素。...张量是广义的 让我们看看当访问（引用）这些数据结构中的特定元素需要两个以上的索引会发生什么。 ? 当访问一个特定元素需要两个以上的索引时，我们停止为结构指定特定的名称，并开始使用更通用的语言。...接下来更加清楚的介绍。在神经网络编程的实际应用中，张量和n维数组是一个整体。 Tensors and nd-arrays are the same thing! 所以张量是多维数组或者简称n维数组。...我们之所以说张量是一种统称（generalization），是因为我们对n的所有值都使用张量这个词，就像这样： 标量是0维张量 向量是一维张量 矩阵是二维张量 n维数组是n维张量 张量允许我们去掉这些特定的项
PyTorch 张量 Pytorch 用于处理张量。张量是多维数组，例如 n 维 NumPy 数组。但是，张量也可以在 GPU 中使用，但在 NumPy 数组的情况下则不然。...PyTorch 加速了张量的科学计算，因为它具有各种内置功能。 向量是一维张量，矩阵是二维张量。...张量的两个基本属性是： 形状：指数组或矩阵的维数 Rank：指张量中存在的维数 代码： # 导入 torch import torch # 创建张量 t1=torch.tensor([1, 2, 3...") print("Tensor: ",t4, "Data type: ", t4.dtype,"\n") 输出： 在 Pytorch 中重构张量 我们可以在 PyTorch 中根据需要修改张量的形状和大小...b) ：返回在 a 和 b 维中转置的张量 一个 23 矩阵已被重新整形并转置为 32。
2.1 张量的简介 张量的基本概念 张量其实是一个「多维数组」，它是标量、向量、矩阵的高维拓展 ?...下面看最后两个： 「torch.randperm(n)：生成从 0 - n-1 的随机排列, n 是张量的长度, 经常用来生成一个乱序索引。...True 进行索引，返回值：一维张量。...而如果不系统的学一遍 Pytorch，一上来直接上那种复杂的 CNN， LSTM 这种，往往这些代码逻辑不好形成，因为好多细节我们根本就不知道。...，rand()，randint()，randperm() 等； 接着就是张量的操作部分，有基本操作和数学运算，基本操作部分有张量的拼接两个函数 (.cat, .stack)，张量的切分两个函数 (.chunk
通常来说，DataLoader尝试将一批一维张量堆叠为二维张量，将一批二维张量堆叠为三维张量，依此类推。...one_hot_sample将单个样本数据转换为张量元组。种族和性别被转换为二维张量，这实际上是扩展的行向量。该向量也被转换为二维张量，但该二维向量包含该名称的每个字符每个独热向量。...John'转换为大小4xC的二维张量，'Steven'转换为大小6xC二维张量，其中C是字符集的长度。DataLoader尝试将这些名称堆叠为大小2x?...xC三维张量（DataLoader认为堆积大小为1x4xC和1x6xC）。由于第二维不匹配，DataLoader抛出错误，导致它无法继续运行。...数据拆分实用程序 所有这些功能都内置在PyTorch中，真是太棒了。现在可能出现的问题是，如何制作验证甚至测试集，以及如何在不扰乱代码库并尽可能保持DRY的情况下执行验证或测试。
，模型通过参数 n 来控制输入张量被卷积的次数。...之后，我们各创建了一个 n=2 和 n=3 的模型。我们把这两个模型分别用跟踪和记录的方法进行导出。...input_names, output_names 设置输入和输出张量的名称。如果不设置的话，会自动分配一些简单的名字（如数字）。 ONNX 模型的每个输入和输出张量都有一个名字。...这段报错告诉我们名字叫 in 的输入的第 0 维不匹配。本来该维的长度应该为 1，但我们的输入是 2。实际部署中，如果我们碰到了类似的报错，就可以通过设置动态维度来解决问题。...PyTorch 对 ONNX 的算子支持 在确保 torch.onnx.export() 的调用方法无误后，PyTorch 转 ONNX 时最容易出现的问题就是算子不兼容了。
Tensor: [0 0 0 0] 张量的属性 张量的属性包括形状、数据类型、转置张量、单个元素大小、占用字节数量、维数、元素个数和每一维步长。...] [6. 7.]] shape: (4, 2) stack则是从另一个维度上将两个张量合并起来。...indices: 一维整数张量，表示稀疏张量非零元素在列中的位置, 与values长度相等，索引数据类型支持int16、int32、int64。...values: 一维张量，表示CSRTensor相对应的非零元素的值，与indices长度相等。...PyTorch的张量操作也非常强大，但有时可能需要更复杂的调用方式或额外的步骤来实现相同的功能。 MindSpore和PyTorch都与NumPy具有良好的兼容性。
1、在pytorch中，有以下9种张量类型 ?...# 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理， # 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。...不支持tensor[::-1]这样的负步长操作，水平翻转可以通过张量索引实现 # 假设张量的维度为[N, C, H, W]. tensor = tensor[:,:,:,torch.arange(tensor.size...''' 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。
PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了...but can run on GPUs Automatic differentiation for building and training neural networks n维张量，类似于numpy...核心概念 pytorch 的核心概念都有哪些，我们一一道来 Tensors 张量 Numpy提供了一个n维数组对象，以及许多用于操纵这些数组的函数。...这里我们介绍最基本的PyTorch概念：张量。 PyTorch张量在概念上与numpy数组相同：张量是n维数组 ，PyTorch提供了许多函数来操作这些张量。...要在GPU上运行PyTorch张量，只需指定正确的设备。 这里我们用PyTorch张量来拟合一个三阶多项式的正弦函数。
PyTorch的核心是两个主要特征： 一个n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 本节我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。...2.张量 2.1 热身: Numpy 在介绍PyTorch之前，本章节将首先使用numpy实现网络。 Numpy提供了一个n维数组对象，以及许多用于操作这些数组的 函数。...在这里，先介绍最基本的PyTorch概念： 张量（Tensor）：PyTorch的tensor在概念上与numpy的array相同： tensor是一个n维数组，PyTorch提供了许多函数用于操作这些张量...有时可能希望防止PyTorch在requires_grad=True的张量执行某些操作时构建计算图；例如，在训练神经网络时，我们通常不希望通过权重更新步骤进行反向传播。...# 注意这段代码实际上不执行任何数值运算； # 它只是建立了我们稍后将执行的计算图。
这些元素中可能包括二维图像中像素集强度的相关重要性或者金融工具的横截面的历史价格值。 Python 中定义向量和一些操作： ? ? 矩阵 矩阵是由数字组成的矩形阵列，是二阶张量的一个例子。...在 Python 语言中，我们使用 numpy 库来帮助我们创建 n 维数组。这些数组基本上都是矩阵，我们使用矩阵方法通过列表，来定义一个矩阵。 $python ?...A=[aij]mxn AT=[aji]n×m ? ? 张量 张量的更一般的实体封装了标量、向量和矩阵。在物理学科和机器学习中有时需要用到高于二阶的张量。 ?...我们使用像 tensorflow 或 Pytorch 这样的 Python 库来声明张量，而不是用嵌套矩阵。 在 Pytorch 中定义一个简单的张量: ?...有关张量和 Pytorch 的更多文档请点击此处（https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html）。
作者：Justin Johnson 这个教程通过自洽的示例介绍了PyTorch的基本概念。...PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性： 一个类似于numpy的n维张量，但是可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。...该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离，来拟合随机生成的数据。...目录 用例子学习 PyTorch 目录 张量 热身：NumPy PyTorch：张量 自动求导 PyTorch：张量和自动求导 PyTorch：定义新的自动求导函数 TensorFlow：静态图...nn模块 PyTorch：nn PyTorch：optim PyTorch：自定义nn模块 PyTorch：控制流和权重共享 Examples Tensors Autograd nn module
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