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...，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」...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++...比如对于下面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量： 2D 张量在内存中实际以一维数组的形式进行存储，行优先的方式指的是存储的顺序按照 2D 张量的行依次存储。...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。
文 |AI_study 今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章，上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。 在这篇文章中，我们将深入研究张量，并介绍三个基本的张量属性，阶，轴和形状。...每隔一个轴将包含n维数组。这就是我们在这个例子中看到的，但是这个思想是通用的。 张量的阶告诉我们一个张量有多少轴，这些轴的长度使我们得到一个非常重要的概念，即张量的形状。...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...张量的形状很重要 张量的形状很重要，有几个原因。第一个原因是形状允许我们在概念上思考，甚至想象一个张量。高阶张量变得更抽象，形状给了我们一些具体的思考。 形状还编码所有有关轴、阶和索引的相关信息。...很快，我们将看到在PyTorch中创建张量的各种方法。 文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫。
我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状 编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。 张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...如果我们了解这些特征中的每一个以及它们在张量中的轴位置，那么我们就可以对张量数据结构有一个很好的总体理解。 为了分解这个，我们将从后往前推敲，考虑从右到左的轴。...假设我们有一个张量，其中包含来自单张28 x 28灰度图片的数据。这为我们提供了以下张量形状：[1，1，28，28]。 现在，假设此图像传递到我们的CNN并通过第一个卷积层。
文 |AI_study 欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。从本系列的这篇文章开始，我们将开始使用到目前为止我们学到的关于张量的知识，并开始学习神经网络和深度学习的基本张量运算。 ?...展示这些类别的原因是为了让你在本系列的本节结束时能够理解所有这四个类别。 ? 这些关于张量运算的文章的目的不仅是展示常用的具体张量运算，而且是描述运算的情况。...在PyTorch中，我们有两种方法来获得形状: > t.size() torch.Size([3, 4]) > t.shape torch.Size([3, 4]) 在PyTorch中，一个张量的 size...通常，在我们知道一个张量的形状之后，我们可以推导出一些东西。首先，我们可以推导出张量的阶。一个张量的阶等于这个张量的形状的长度。...请记住，其形状必须等于形状分量的乘积。这就是PyTorch如何在给定第一个参数为1的情况下计算出应该的值。
0x01、问题描述 在使用WSL搭建Jupyter进行代码测试的时候 发现Miniconda（虚拟环境均适用）中安装的pytorch在Jupyter里面import失败 但在python解释器的命令模式里可以测试...，再来看解决思路： 首先Jupyter Notebook要确保IPython Kernel是可用的 而我们必须手动添加一个具有不同版本Python的内核或虚拟环境 确保环境已经用conda activate...# 这里会可能有一些不一样的信息，但问题不大 } 0x03、测试结果 启动Jupyter Notebook并在Kernel--change kernel中选择安装好torch的环境 连接成功后进行测试...，问题解决！...图片 相关链接： https://janakiev.com/blog/jupyter-virtual-envs/ 问题如果未解决请评论区留言，或对照以上链接检查，可以去Github Issue中找同类型问题
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在使用pytorch的双向LSTM的过程中，我的大脑中蒙生出了一个疑问。...双向的lstm的outputs的最后一个状态与hidden，两者之间肯定有所联系， 但具体是什么样子的呢？...第三条输出是（第一条数据）从左往右第一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右第一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左最后一个隐藏层状态输出”的拼接。...第四条输出是（第一条数据）从左往右最后一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右最后一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左第一个隐藏层状态输出”的拼接。...第五条输出是隐藏层输出，为“序列从左往右最后一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左最后一个隐藏层状态输出”的拼接。
在设计神经网络时，我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改变某一层来适应下游的层。就像具有不同形状的顶面和底面的乐高积木一样，我们在神经网络中也需要一些适配器块。...改变张量形状的最常见方法是通过池化或跨步卷积（具有非单位步幅的卷积）。...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。...使用 MLP 来改变输入张量的形状相对简单。对于只有一个全连接层的最简单形式的 MLP，从输入 X 到输出 O 的映射如下。...关于注意力等方差和不变性的数学陈述 来源见引用2 注意机制不对位置信息进行编码的也正是位置编码 (PE) 需要为顺序重要的应用程序输入索引的原因。
讲解torch扩展维度在深度学习中，经常需要对张量进行形状变换和维度扩展操作。PyTorch库提供了丰富的函数和方法来方便地操作张量的维度。...1. torch.unsqueezetorch.unsqueeze函数可以在指定位置插入一个维度为1的新维度。考虑一个一维张量x，形状为(N,)，我们想在其维度上插入一个新维度，形状变为(N, 1)。...然后，我们使用torch.unsqueeze函数在维度0上插入一个新维度，将一张图像的张量扩展为一个批次大小为1的图像张量。最后，输出扩展后的图像张量的形状。...PyTorch的张量操作与NumPy非常相似，可以方便地进行数学运算、统计分析和形状变换等。动态计算图：PyTorch使用动态计算图来跟踪和自动求导。...更多关于PyTorch的形状变换和张量操作，请参考PyTorch官方文档。
这个形状是(1,1,1,1,1,4,9) 将多个张量沿指定的维度进行连接 torch.cat(inputs, dim=0, out=None) inputs：一个或多个输入张量（可以是相同形状的多个张量...这里keepdims=True和广播有很好的搭配效果。每一个元素/sum，维度同但形状不同，广播，维度同形状也同，可以执行。...b[:] = a;#类似于view b变a也一起变，这种写法实际使用时b不轻易改变 避免大张量的过度复制，减少内存开销。...pytorch 实现了自动微分计算自动求导。 压导数 将导数拓展到不可微的函数。 计算图 张量的计算通常会生成计算图。...>`y.sum().backward()` 是使用 PyTorch 的自动微分功能进行反向传播。它计算了 `y` 张量的和，并通过链式法则将梯度传播回各个输入张量。这里的输入张量是 `x`。
今天统计数据的时候,发现一个奇怪的小问题,通过segment去判断一个表的大小，然后查表的count，有一个表明明在，但是从segment里面去查的时候查不出来。...user_tables where table_name='ADDRESS_D' ) group by segment_name order by 2 desc; 2 no rows selected --其他的表都可以...查询user_tables，可以查到这个表示存在的。...------------------------------------------------------------------------- ADDRESS_D 琢磨了一会，突然想起来11g有一个新特性...回过头来看这个参数，发现有相关的两个问题 EXP 00003, 有一个oracle bug(BUG 9285196) from 11gR2, MOS doc ID. (9285196.8) ORA-
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将通过学习 element-wise 的操作来扩展我们的知识，而不仅仅是 reshape 操作。 ?...这让我们看到张量之间的加法是一个element-wise 操作。在相应位置的每一对元素被加在一起，产生一个新的相同形状的张量。...标量的值是0阶张量，这意味着它们没有形状，而我们的张量t1是一个形状为2×2的2阶张量。 这是怎么回事呢?让我们分解一下。...在这一点上，您可能会认为这似乎有些令人费解，所以让我们看一个更棘手的示例，以解决这一问题。假设我们有以下两个张量。 二、广播的一个更棘手的例子 让我们看一个更复杂的例子来理解这一点。...对于给定的两个张量之间的比较运算，返回一个形状相同的新张量，每个元素包含一个torch.bool值为True或Faslse。
PyTorch中的张量是我们在PyTorch中编程神经网络时会用到的数据结构。 在对神经网络进行编程时，数据预处理通常是整个过程的第一步，数据预处理的一个目标是将原始输入数据转换成张量形式。...---- 引入Pytorch中的张量 torch.Tensor类示例 PyTorch中的张量就是torch.Tensor的Python类的一个实例。...张量包含下面这些类型中的一种(相同类型的)数值数据: ? 注意每种类型都有一个CPU和GPU版本。关于张量数据类型需要记住的一件事是，张量之间的张量运算必须发生在具有相同数据类型的张量之间。...., 1.] ]) torch.zeros()函数，它用指定形状参数的形状创建一个全部为 0 张量。...., 1.] ]) 我们还有一个torch.rand()函数，它创建了一个具有指定参数形状的张量，其值是随机的。
我们需要确保在执行张量操作时，它们的尺寸是匹配的。2. 检查操作符是否适用于给定的尺寸另一个常见的问题是，我们使用了一个不适用于给定尺寸的操作符。...例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1)的张量tensor1，我们想要将其与形状为(1, 1, 5)的张量tensor2相乘：pythonCopy codeimport torchtensor1 =...例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1, 1)的张量，我们希望将其与形状为(2, 3)的张量相加：pythonCopy codeimport torchtensor1 = torch.randn(2...记住，在遇到这个错误时，仔细审查代码并尝试上述方法是解决问题的关键。假设我们正在处理一个图像分类任务，使用PyTorch进行模型训练。...我们还有一个由标签构成的张量labels，其形状为(batch_size)。 现在，我们希望计算特征张量和标签张量之间的损失。
比如传入参数 mean 的张量形状为 [1, 4]，那么传入参数 std 的张量形状必须是 [1, 4]、[2, 2]、[4, 1] 中的任意一个，必须满足 mean.numel() == std.numel...比如传入参数 mean 的张量形状为 [1, 2]，而传入参数 std 的张量形状为 [2, 2]，PyTorch 会根据广播机制的规则将传入 mean 参数的张量形状广播成 [2, 2]。...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...比如创建一个采样自 [2, 10) 范围均匀分布且形状为 [2, 2] 的 2D 张量。
由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的，因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存在的结构性错误、安全漏洞等问题，从而保证软件的整体质量。...近日，来自韩国首尔大学的研究者们提出了另一种静态分析器 PyTea，它可以自动检测 PyTorch 项目中的张量形状错误。...在对包括 PyTorch 存储库中的项目以及 StackOverflow 中存在的张量错误代码进行测试。结果表明，PyTea 可以成功的检测到这些代码中的张量形状错误，几秒钟就能完成。...PyTea 的工作原理是这样的：给定输入的 PyTorch 源，PyTea 静态跟踪每个可能的执行路径，收集路径张量操作序列所需的张量形状约束，并决定约束满足与否（因此可能发生形状错误）。...其实约束是 PyTorch 应用程序所需要的条件，以便在没有任何张量形状误差的情况下执行它。例如，一个矩阵乘法运算的两个操作数必须共享相同的维数。
表中定义的内容都是在一个叫做“图”的容器中完成的。关于“图”，有以下几点需要理解。 一个“图”代表一个计算任务。 在模型运行的环节中，“图”会在绘话（session）里被启动。...具体用法如下 import torch#引入PyTorch库 a = torch.Tensor(2)#定义一个指定形状的张量 print(torch.is_tensor(a))#判断a是否是张量，输出：...具体用法如下： import torch#引入PyTorch库 a = torch.Tensor(2)#定义一个指定形状的张量 print(torch.numel (a))#获得a中元素的个数，输出：2...张量与Numpy各自的形状获取 张量与Numpy的形状获取方式也非常相似，具体代码如下： x = torch.rand(2,1) #定义一个张量 print(x.shape)#打印张量形状，输出：torch.Size...这种风险会使代码埋藏一个很深的bug。在开发时一定要当心。 在对Numpy进行变化时，如果不使用替换内存的运算操作，则不会遇到这个问题。
image.png 最近有一个项目中用到了java api连接kafka的代码，原来测试的时候：bootstrap.servers这个值一直写的是ip，然后生产和消费数据都没有问题，但在预发测试的时候配合运维的需求...，把ip要改成域名来访问，结果就启动就出问题了，启动不起来，抛出的异常如下： ?...，有一个域名出错导致不能连接，虽然跟我的case很像，但不是一回事，因为我确定我的三个域名都是正确的。...具体可以参考这个kafka的issue： https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-2657 为了排除是环境的问题，我在自己的电脑上用虚拟机搭了一个三节点的...连接的时候截取的域名完全是错的，所以导致连接不上，故而就出现了dns解析失败的那个问题。
01 线上操作的一个小问题 今天在处理业务的时候，碰到了一个小问题，这里简单记录下。...一个业务方给了一个SQL，要让在线上执行，具体的SQL抽象完成之后是这样的： alter table tbl_name add col_name default null comment '表的注释';...，这里，想要提出的问题是： 第1.如果这个字段中已经有了一部分null值，然后我们应该如何去把这个字段的类型改为not null？...关于第一个问题，可能我们需要利用一个update操作，利用is null作为where匹配条件去先把这些null值改为空值，然后再进行alter操作。...varchar(10) not null; Query OK, 0 rows affected (0.03 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 关于第二个问题
所有这些实际上都是在幕后进行的PyTorch技术细节，我们将看到其中的一部分。 现在就我们的理解而言，重要的部分是张量权重形状的解释。在这里，我们将开始使用在本系列早期学习的关于张量的知识。...实际上，我们使用单个权重张量表示所有6个滤波器，其形状反映或说明了6个滤波器。 第一卷积层的权重张量的形状告诉我们，我们有一个4阶权重张量。第一个轴的长度为6，这说明了6个滤波器。...关于这些卷积层的两个主要方面是，我们的滤波器使用单个张量表示，并且张量内的每个滤波器也具有一个深度，该深度说明了正在卷积的输入通道。 所有滤波器均使用单个张量表示。 滤波器的深度由输入通道决定。...第一个形状为3x4，第二个形状为4x1。现在，由于我们要演示的是矩阵乘法，因此请注意，这两个2阶张量的确是矩阵。...一个迫在眉睫的问题是，我们如何才能一次访问所有参数？有一个简单的方法。让我告诉你。 访问网络参数 第一个示例是最常见的方法，我们将在训练过程中更新权重时使用它来遍历权重。
[ohk7yx4qfo.jpeg] PROC TRANSPOSE是SAS中用来对数据集进行行列转置的过程步，有时候可能需要经过多次PROC TRANSPOSE才能得到我们想的结果。...今天无意中看到一篇博文，其中的例2（见上图），博主采用辅助变量加PROC TRANSPOSE来实现。下面我介绍另外两种方法。
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