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PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

文章目录一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...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...：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...，而torch.index_select通过该张量索引原tensor并且拼接返回。...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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学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

标量、向量、矩阵、张量。标量(scalar)。一个标量，一个单独的数。其他大部分对象是多个数的数组。斜体表示标量。小写变量名称。明确标量数类型。实数标量，令s∊ℝ表示一条线斜率。...次序索引，确定每个单独的数。粗体小写变量名称。向量元素带脚标斜体表示。注明存储在向量中元素类型。如果每个元素都属于R，向量有n个元素，向量属于实数集R的n次笛卡儿乘积构成集合，记ℝⁿ。...每个元素是不同坐标轴上的坐标。索引向量元素，定义包含元素索引集合，集合写在脚标处。用符号-表示集合补集索引。矩阵(matrix)。一个二维数组。每个元素由两个索引确定。粗体大写变量名称。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...张量A中坐标(i,j,k)元素记Ai,j,k。转置(transpose)。矩阵转置，以对角线为轴镜像。左上角到右下角对角线为主对角线(main diagonal)。A的转置表为A⫟。

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让向量、矩阵和张量的求导更简洁些吧

本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量（三维及以上的数组）的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。...因此，我们最终可以得出，对于，对于的偏导数为： 2 行向量的情况现在关于神经网络的第三方包特别多，在使用这些包的时候，要特别关注权值矩阵、数据矩阵等的排列。...例如：数据矩阵中包含非常多的向量，每个向量代表一个输入，那到底是矩阵中的每一行代表一个输入，还是每一列代表一个输入呢？在第一节中，我们介绍的示例中使用的向量是列向量。...2.1 示例 2 在本例中，是一个阶行向量，它是由阶行向量和维矩阵和计算得到：虽然和的元素数量和之前的列向量是一样的，但矩阵相当于第一节使用的矩阵的转置。...一般避免使用“三维矩阵”这种术语，因为矩阵乘法和其他矩阵操作在三维数组中的定义尚不明确。在处理三维数组时，试图去找到一种展示它们的方法可能带来不必要的麻烦。

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3 | PyTorch张量操作：基本操作、索引、命名

1.什么是张量百科知识：“张量”一词最初由威廉·罗恩·哈密顿在1846年引入，但他把这个词用于指代现在称为模的对象。该词的现代意义是沃尔德马尔·福格特在1899年开始使用的。...#这里看到了，最后一个变成了2，这些操作跟列表操作基本没啥区别 3.张量的本质书上的这一小段我没太看明白，就文字描述来说，大意是列表中的元素在实际内存的存储中使用的是随机区块，而PyTorch中的张量使用的往往是连续内存区块...使用shape方法查看张量的形状,这里返回的size表示这是一个三行二列的张量（数组） points.shape out:torch.size([3,2]) tips:当我们用索引访问张量中的元素，或者张量中的张量时...并且我在使用张量命名的时候出现了一个提示，大意是张量命名还处于试验阶段，请不要在任何重要的代码中使用这个功能以及相关的API，可以等到推出stable版本的时候再使用。...，可实现包括但不限于：向量内积，向量外积，矩阵乘法，转置和张量收缩（tensor contraction）等张量操作，熟练运用 einsum 可以很方便的实现复杂的张量操作，而且不容易出错。

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手把手教你将矩阵画成张量网络图

这叫做张量的缩并（tensor contraction）。 ? 在上图中，具有相同索引 j 的边是缩并的边。这与两个矩阵只有在输入/输出维度匹配时才能相乘的事实是一致的。...你还会注意到结果图片有两个自由索引，即 i 和 k，它们确实定义了一个矩阵。顺便说一下，画出这些图的一个关键特征是我们不必携带索引。...更通俗地说，两个或更多张量的乘积由一组节点和边表示，其中具有相同索引的边发生缩并。 ? 节点形状可以表示不同的属性以上的节点都是用圆表示的，但这只是其中一种选择。没有人规定必须使用哪种形状。...这与迹是一个数字的事实是一致的，它是一个 0 张量，所以它没有自由索引。这里有一个证明，在循环排列下，迹是不变的： ? 把珠子沿着项链滑。好简洁！...另一方面，一些物理学家和机器学习研究者使用张量网络来计算事物。一个典型的情况可能是这样的。你有一个量子系统。你想找到一个特殊的线性算子的主特征向量，称为哈密顿量。

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索引的使用

在5年之后在祺源做Java开发的时候才有使用索引的感觉。索引在面试中是十分频繁地被问到。索引分为聚簇索引和非聚簇索引。从古至今，人类都是从文盲到文明的演变过程。书籍的使用，文字的发明和记载信息。...开发数据库软件的时候就有对数据库表的索引进行构建。数据量一大的时候，不使用索引是不可能实现特定数据的高效检索。...堆表其实就是索引表，堆块是正真存储数据的随机存储区域。数据库开发软件也是应用工具，管理的是持久化的数据，也会有索引表的存在。Java中的数据结构hashmap 使用哈希索引对数据进行索引查询。...索引为什么会更快，索引是使用整型int 进行存储，体积相对较小，使用相应的搜索算法进行优化计算之后，查询性能会有相应的提高。看书的时候通常的习惯是不会看书籍的分类目录，但是计算机不一样。...数据库索引的使用在组长级别之类，性能的优化和调优是架构师的任务。作为开发工程师，只是接触过数据库表的索引，索引字段的管理，要有概念。

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张量的基础操作

张量张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同：数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...计算机科学：在计算机图形学中，张量用于表示变换矩阵和其他与几何相关的概念。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据，而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。

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邻接矩阵的使用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、介绍什么是邻接矩阵呢？所谓邻接矩阵存储结构就每个顶点用一个一维数组存储边的信息，这样所有点合起来就是用矩阵表示图中各顶点之间的邻接关系。...所谓矩阵其实就是二维数组。...对于有 n个顶点的图 G=(V,E) 来说，我们可以用一个 n×n 的矩阵 A来表示 G 中各顶点的相邻关系，如果 vi和 vj 之间存在边（或弧），则 A[i][j]=1，否则 A[i][j]=0=...下图为有向图 G 对应的邻接矩阵： —- 二、不带权图 4 5 1 2 1 3 1 4 2 4 4 3 有向图： #include const int N = 1005; int

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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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索引的基础使用

，但不一定被查询实际使用 key：实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引 simple：简单SELECT(不使用UNION或子查询等) index_type:存储引擎类型创建普通表：索引的其他设置方式...table test3 drop COLUMN name 支持降序索引和隐藏索引 MySQL8.0之前创建的索引是升序索引，使用时反向扫描，效率低；MySQL8.0之后支持降序索引。...：**软删除(invisible(不可见性)，visible(可见性))，如果设置的隐藏索引对系统无影响，则可删除该索引；主键不能被设置为隐藏索引。...当表中没有显式主键时，表中第一个唯一非空索引会成为隐式主键，也不能设置为隐藏索引。注意：当索引被隐藏时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。...如果一个索引需要长期被隐藏，那么可以将其删除，因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。

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张量的结构操作

张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。...此外，对于不规则的切片提取,可以使用torch.index_select, torch.masked_select, torch.take 如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用torch.where...（布尔索引） #结果是1维张量 g = torch.masked_select(scores,scores>=80) print(g) 以上这些方法仅能提取张量的部分元素值，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量...# 张量的view方法有时候会调用失败，可以使用reshape方法。

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对索引的使用

什么情况下使用索引？1、索引应该建在where 子句和 order by 经常查询的列上。2、对于两表连接的字段，应该建立索引。3、不应该在小表上建设索引(例如表中只有三四个字段)。...1、违法最左前缀法则，索引失效2、范围查询右边（后面）的列，不能使用索引，则范围查询字段后面的字段索引失效（>、<）3、字符串不加单引号，造成索引失效4、尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列完全包含查询列...8、索引列上不要使用函数,oracle必须使用函数索引。9、以%开头的Like模糊查询（%xxx），索引失效。...使用explain查看SQL是如何执行查询语句的，从而分析你的索引是否满足需求。...3、索引列排序 MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。

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张量的数学运算

在低阶API层次上，可以把Pytorch当做一个增强版的numpy来使用。 Pytorch提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。...前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。

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使用Elasticsearch的动态索引和索引优化

剩下的工作可以交给ES进行动态生成映射。索引映射的生成方式有两种：动态映射字段和映射类型不需要在使用前定义，新字段名可以自动被添加到索引。...指定索引可以在创建索引时指定，也可以使用PUT API来在已经存在的索引里添加。使用模板创建索引索引可使用预定义的模板进行创建，这个模板称作Index templates。...发现索引的类型定义不合理，需要在ES平台上进行索引的字段类型修改。如果使用的是模板方式，修改模板后需要将索引删除后重建生效。如果只是想重命名一个字段而不修改映射，可以使用别名(alias)字段。...提高索引性能的一些建议提高写入效率 1>使用批量请求并调整其大小使用bulk api可以多线程并发创建，并将操作合并批量进行请求。批量的大小取决于数据、集群配置等。...3>如果不需要使用KEY之间的关系，使用展开提高效率 ES提供了为字段提供嵌套类型。嵌套类型因为包括着嵌套内字段的关系，效率低于将这些字段展平的效率。

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Mysql索引-不会使用索引的场景

但事实上，优化器并没有放弃使用索引，但是优化器可以遍历索引，可以选择主键索引和t_modified字段索引，优化器发现t_modified索引树比较小，最终还是选择了字段索引， ?...可以看到extra的值是Using index,说明使用了覆盖索引。虽然使用了索引，但是也是全索引扫描。...，会破坏索引的有序性，是无法使用索引快速定位的功能，而只能全索引扫描，需要注意的是，函数没有破坏索引的有序性，优化器也不会考虑使用索引的快速定位能力的，案例二：隐式类型转换我们先看看下面语句...我们发现第一行使用索引，这个索引是建立在主键索引上的，并且扫描了一行，但是第二行，我们发现没有使用索引，进行了全表扫描。...，一个个判断tradeid的值是否符合正常按照我们的理解，第二行的tradeid它也是有索引的，应该也是使用索引才对，为什么没有使用索引的其实第三步，相当是下面语句 mysql> select

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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。...0.6616, 0.1785]]) >>> a == b tensor([[True, True, True], [True, True, True]]) torch.eye() 创建单位矩阵式的二维张量...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。...(((1,2),[3,4])) # 2维张量， tuple 和 list 可以混用 tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor 的数据类型，常见的数据类型有 torch.bool

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MySQL索引失效及使用索引的优缺点

联合索引使用时遵循最左匹配原则，如果不是从最左列开始时，整个索引失效，如果最左匹配则依次往右使用索引，直到碰到不匹配的地方之后生效之前匹配到的索引 ? ?...like查询失效使用模糊查询时，%只有在最右方的时候才能生效为title设置一个单独的索引 ? ? ? 查询中含有不等于或者or则索引不生效 ? ? ?...注意事项在进行索引使用测试时，可能会因为测试数据太少从而MySQL会认为查询语句走全表扫描比走索引更有效，所以会自动去除索引，为避免测试结果误导可使用如下方式强制MySQL使用索引 explain...select * from book FORCE index(索引名称) where price=1+1; 使用索引的优点唯一索引或主键索引可以保证数据库表的唯一性可以提高查询效率和性能加速表连接的速度...加快排序的效率使用索引的缺点每次更新修改删除都需要维护索引、从而消耗性能索引文件会占用物理空间

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Tensorflow的张量类型转换

参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.

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MySQL索引算法原理以及常见索引的使用

因为无法把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。辅助索引的叶子节点的 data 域记录着主键的值，因此在使用辅助索引进行查找时，需要先查找到主键值，然后再到主索引中进行查找。...InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找...常见的索引 1、独立的列索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。...，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。...这就是为什么一些枚举值的字段不建议建索引。 4、前缀索引对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，合理使用前缀索引，只索引开始的部分字符。

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Elasticsearch——多索引的使用

在Elasticsearch中，一般的查询都支持多索引。只有文档API或者别名等不支持多索引操作，因此本篇就翻译一下多索引相关的内容。...数组风格最基本的就是这种数组的风格，比如使用逗号进行分隔： $ curl -XPOST localhost:9200/test1,test2/_search?...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 通配风格 elasticsearch还支持使用统配的风格，如使用*匹配任意字符： $ curl -XPOST localhost...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 数学表达式风格最后可以通过add(+)添加一个索引，使用remove(-)去掉一个索引 $ curl -XPOST localhost...当没有可用的索引时，是否正常 3 expand_wildcards 统配的对象，是open的索引，还是closed的索引这几个参数都可以在url参数中设置。

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