从PyTorch N维张量中过滤出NaN值_从pytorch 1d张量中过滤出np.nan值 - 腾讯云开发者社区

【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第五章中的使用字符级RNN进行名字分类。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。...（字母b的编号是2，第二个位置是1，其他位置是0）我们使用一个的2D矩阵表示一个单词额外的1维是batch的维度，PyTorch默认所有的数据都是成...import torch # 从all_letters中查找字母索引，例如 "a" = 0 def letterToIndex(letter): return all_letters.find...我们可以使用Tensor.topk函数得到最大值在结果中的位置索引： def categoryFromOutput(output): top_n, top_i = output.topk(1)...line_tensor[i], hidden) loss = criterion(output, category_tensor) loss.backward() # 将参数的梯度添加到其值中

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PyTorch踩过的12坑

Python0.4.0之前，loss是一个封装了(1,)张量的Variable，但Python0.4.0的loss现在是一个零维的标量。...使用loss.item()可以从标量中获取Python数字。...这是因为上面表达式的右侧原本是一个Python浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....，shared memory不够（因为docker限制了shm）.解决方法是，将Dataloader的num_workers设置为0. 6. pytorch中loss函数的参数设置以CrossEntropyLoss...0.4.1及后面的版本里，BatchNorm层新增了num_batches_tracked参数，用来统计训练时的forward过的batch数目，源码如下（pytorch0.4.1）： if

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【Pytorch填坑记】PyTorch 踩过的 12 坑

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PyTorch踩过的12坑 | CSDN博文精选

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【Pytorch】谈谈我在PyTorch踩过的12坑

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【干货】深度学习中的线性代数---简明教程

三维实数向量空间（）常用于表示现实世界中的三维空间 ? 。为了明确地识别向量的分量（component），向量的第个标量元素被记为 ? 。...在深度学习中，向量通常表示特征向量，其原始分量定义了特定特征的相关性。这些元素可以是二维图像中一组像素的强度的相关性或者是金融工具截面的历史价格值。...在Python中，我们使用numpy库创建n维数组，也就是矩阵。我们将列表传入matrix方法，以定义矩阵。...在PyTorch中定义一个简单的张量： import torch a = torch.Tensor([26]) print(type(a)) # <class 'torch.FloatTensor'...nan -5.3105e+37 nan [torch.FloatTensor of size 4x4] """ 有关张量和PyTorch的更多文档，请查阅文档。

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张量的数学运算

Pytorch的低阶API主要包括张量操作，动态计算图和自动微分。如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是【模型之砖】。...(a,2,dim = 1),"\n") print(torch.sort(a,dim = 1),"\n") #利用torch.topk可以在Pytorch中实现KNN算法 torch.return_types.topk...) print(r,"\n") print(q@r) #矩阵svd分解 #svd分解可以将任意一个矩阵分解为一个正交矩阵u,一个对角阵s和一个正交矩阵v.t()的乘积 #svd常用于矩阵压缩和降维 a...(v,"\n") print(u@torch.diag(s)@v.t()) #利用svd分解可以在Pytorch中实现主成分分析降维 tensor([[-0.2298, 0.8835],...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。

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动手学DL——深度学习预备知识随笔【深度学习】【PyTorch】

，张量形状都是（4，9），所以二维有两种写法，但再加一层括号，形状就变成了(1,4,9)三维，判断维数技巧：最外面的括号去掉开始数，比如： a = torch.ones((((((4,9))))))...dummy_na=True参数表示要在创建虚拟变量时包含对缺失值的处理【把NaN也视为一类情况】。...求导和反向传播：计算图可以帮助自动计算函数的导数，特别是在深度学习中的反向传播算法中。通过在计算图中计算每个节点的梯度，可以从输出端反向传播梯度到输入端，以便优化模型的参数。...中，反向传播（backward）函数用于计算非标量张量的梯度。...y 从计算图中分离出来，并且将其梯度信息置为无。

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从零开始实现数据预处理流程

为了能用机器学习来解决现实世界的问题，我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包：数据分析软件包 Pandas。...使用的张量格式；读取数据集首先创建一个人工的数据集，并存储在 csv（逗号分隔值）文件 "....下面我们将数据集按行写入 csv 文件中（从鸢尾花数据集中随机选取 5 个样本，并截取前两个样本特征）。...处理缺失值产生缺失值（NaN）的情况非常常见，而拥有缺失值的特征对大多数机器学习任务都是不利的，因此我们需要对缺失值进行处理。...和 TensorFlow 深度学习框架中，提供了很多 API 能够方便的将 NumPy 中的 ndarray 数组转换为张量格式。

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【动手学深度学习】深入浅出深度学习之PyTorch基础

（(n)维数组）。...1.8 练习 1.运行本节中的代码。将本节中的条件语句X == Y更改为X Y，然后看看你可以得到什么样的张量。...）替换广播机制中按元素操作的两个张量。...尽管在安装PyTorch的过程中遇到了一些问题（由于conda默认安装了CPU版本的PyTorch），但在删除numpy库后成功地安装了GPU版本的PyTorch。...并且我对以下内容有了更深刻的理解： 1.张量（n维数组）是深度学习存储和操作数据的主要接口。它提供了广泛的功能，包括基本数学运算、广播、索引、切片，还可以实现内存节省和转换其他Python对象。

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tensorflow语法【zip、tf.tile、tf.truncated_normal、tf.data.Dataset.from_tensor_slices、dataset中shuffle()】

[(1,2,3),(4,5,6)] tf.tile() 函数定义： def tile(input, multiples, name=None): 函数功能：在指定的维度上复制N遍），来创建出一个新的...在本例中，第一个维度就是行，第二个维度就是列，因此 b 就变成了 2x6 的矩阵。...注意：tf.tile() 里的第2个参数，例如 [1, 3]，里面有两个元素，它必须与输入的 tensor 的维度一样（2维），如果输入的 tensor 是3维的，那么 tf.tile() 的第2个参数里也必须有...0 返回值返回形如(nb_samples,nb_timesteps)的2D张量 import tensorflow as tf import numpy as np pad_sequence...切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合，那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开，分成一组一组的。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（七）

例如，如果您有一个 256×256×3 的 RGB 值数组，并且想要按不同值缩放图像中的每种颜色，您可以将图像乘以一个具有三个值的一维数组。...正如本章开头提到的，在深度学习应用中，最常用的激活函数是 ReLU，它返回x和0的最大值。在本章中，我们实际上不会训练我们的模型，因此我们将为我们的输入和目标使用随机张量。...请注意，在 PyTorch 中，权重存储为一个n_out x n_in矩阵，这就是为什么在前向传递中我们有转置的原因。...将其映射到本章中的实现。了解 PyTorch 中的 unfold 方法，并结合矩阵乘法实现自己的二维卷积函数。然后训练一个使用它的 CNN。...从 fastai（或任何其他库）中挑选几个您感兴趣的特性，并使用本章中创建的对象实现它们。选择一篇尚未在 fastai 或 PyTorch 中实现的研究论文，并使用本章中创建的对象进行实现。

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【小白学习PyTorch教程】一、PyTorch基本操作

「@Author：Runsen」什么是 PyTorch？ PyTorch是一个基于Python的科学计算包，提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台。...张量张量类似于NumPy 的n 维数组，此外张量也可以在 GPU 上使用以加速计算。让我们构造一个简单的张量并检查输出。...01], [2.2087e-01, 6.6702e-01, 5.1910e-01], [1.8414e-01, 2.0611e-01, 9.4652e-04]]) 直接从数据构造张量...张量运算在下面的示例中，我们将查看加法操作： y = torch.rand(5, 3) print(x + y) 输出： tensor([[0.5429, 1.7372, 1.0293],...接下来在这个 PyTorch 教程博客上，让我们看看PyTorch 的 AutoGrad 模块。 AutoGrad 该autograd包提供自动求导为上张量的所有操作。

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PyTorch ：了解Tensor(张量)及其创建方法

张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。...比如说对于一张图片，它是3维张量，其中RGB就是其第三维张量。...Tensor与 Variable Variable是Pytorch的0.4.0版本之前的一个重要的数据结构，但是从0.4.0开始，它已经并入了Tensor中了。...功能：创建单位对角矩阵（2 维张量）注意事项：默认为方阵 n : 矩阵行数 m : 矩阵列数三、依概率分布创建张量 3.1 torch. normal() 功能：生成正态分布（高斯分布） mean...3.8 torch. randperm () 功能：生成生成从0 到 n-1 的随机排列 n : 张量的长度 3.9 torch. bernoulli () 功能：以 input 为概率，生成伯努力分布

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【深度学习】Pytorch 教程（十二）：PyTorch数据结构：4、张量操作（3）：张量修改操作（拆分、拓展、修改）

实验环境本系列实验使用如下环境 conda create -n DL python==3.11 conda activate DL conda install pytorch torchvision...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....二维卷积运算【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....高维张量【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算【深度学习...x[0, 1] = 9 # 修改第0行、第1列的元素为9 print(x) 输出： tensor([[1, 9, 3], [4, 5, 6]]) gather 按指定索引从输入张量中收集指定维度的值

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【深度学习】Pytorch 教程（十一）：PyTorch数据结构：4、张量操作（2）：索引和切片操作

一、前言本文将介绍PyTorch中张量的索引和切片操作。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....矩阵运算【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....二维卷积运算【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....高维张量【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算【深度学习

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PyTorch 深度学习入门

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...在 PyTorch 中创建张量在 PyTorch 中有多种创建张量的方法。...") 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

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张量解释——深度学习的数据结构

之前分享过一个国外 DEEPLIZARD 的高效入门 pytorch 视频教程，不过是英文的，导致很多小伙伴觉得非常的吃力。...数学在数学中，我们不再使用标量、向量和矩阵等词，而是开始使用张量（tensor）或nd张量（nd-tensor）。字母 n 告诉我们访问结构中特定元素所需的索引数。...计算机科学在计算机科学中，我们不再使用诸如，数字，数组，2维数组之类的词，而开始使用多维数组或n维数组（nd-array）。字母 n 告诉我们访问结构中特定元素所需的索引数。 ?...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

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昇思25天学习打卡营第二天|张量

其中，非零元素的值存储在values中，非零元素的位置存储在indptr（行）和indices（列）中。...各参数含义如下： indptr: 一维整数张量, 表示稀疏数据每一行的非零元素在values中的起始位置和终止位置, 索引数据类型支持int16、int32、int64。...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。...在PyTorch中，处理稀疏数据可能需要更多的手动工作，例如使用稀疏矩阵库或自定义操作。

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2021十大 Python 机器学习库

今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库，不要错过哦 TensorFlow 什么 TensorFlow 如果你目前正在使用 Python 进行机器学习项目，那么必然会听说过这个流行的开源库...另外，张量是代表数据的 N 维矩阵，是机器学习的重要概念 TensorFlow 的特点 TensorFlow 针对速度进行了优化，它利用 XLA 等技术进行快速线性代数运算响应式构造使用 TensorFlow...什么是 PyTorch PyTorch 是最大的机器学习库，允许开发人员在 GPU 加速的情况下执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。...Python 中，因此可以与流行的库和包（例如 Cython 和 Numba）一起使用众多库和工具活跃的研究人员和开发人员社区建立了丰富的工具和库生态系统，用于扩展 PyTorch 并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发...值和其他规范值时不会产生错误 Eli5 什么是 Eli5 大多数情况下，机器学习模型预测的结果并不准确，而使用 Python 构建的 Eli5 机器学习库有助于克服这一问题。

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