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...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..., device=None, requires_grad=False) 功能：创建等差的1维张量 start: 数列起始值 end: 数列结束值 step: 数列公差，默认为1 torch.arange
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。...5.5000e+01, 4.4000e+01, 8.9082e-39], [2.2000e+01, 4.4000e+01, 2.2000e+01]]) torch.zeros(）：创建元素值全为零的张量...1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
我们需要的是一个能够预测每个输入的不同输出值范围的模型。在下一节中，我们实现一个混合密度网络（MDN）来完成这个任务。...Bishop的MDN实现将预测被称为混合高斯分布的一类概率分布，其中输出值被建模为许多高斯随机值的总和，每个高斯随机值都具有不同的均值和标准差。...请注意，在实际的softmax代码中，最大值将除以分子和分母，以避免exp操作的失败。...对于x轴上的每一个点，都可能有多个线或者状态，我们选择这些状态的概率定义为 image.png plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.plot(x_test,out_mu_test...sess.close() 我认为MDN是模拟数据的好方法，特别是如果我们所建模的模型有多个状态，或者本质上是一个无法绝对确定的随机变量。
今天重头学习 Python 的基础知识，看到了下面这个问题： a = 'python' print('hello,', a or 'world') b = '' print('hello,', b or...'world') ('hello,', 'python') ('hello,', 'world') 这是因为在输出的时候，判断 a or 'world' ，当 a 为 True 的时候，会输出 a ，...同样的道理，当 b = '' 的时候，也就是 b 为 False， 这个时候会输出后面为真的内容。
轴上第 0，2 个元素 tensor([[1, 2, 3], [7, 8, 9]]) torch.masked_select(input, mask, out=None) 在 1 位张量上以布尔值进行索引...>>> a = torch.tensor([0, 1, 2, 3]) >>> mask = a.lt(2) # 以“小于 2”为条件创建布尔值 >>> torch.masked_select(a, mask...如果张量在该维的长度不能被整除，最后一片的尺寸会小。 如果 split_size_or_sections 是一个列表，张量会按每个元素值切片。...，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...，每个比较返回一个布尔值，最终返回一个与被比较元素形状相同的张量： torch.eq(input, other, out=None)：如果 input 中的元素等于 output 中的对应元素，返回 True
1.张量 ---- 张量的概念在深度学习领域里，是可以使用GPU进行运算的多维数组。...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。...比如把一个值为1的 32 位整数张量赋给变量a，可以在生成时一步到位， a = torch.tensor(1, dtype=torch.int32) 也可以先生成a的张量，然后再改变它的数据类型。...一个Storage是一个一维的包含数据类型的内存块。 一个 PyTorch 的Tensor本质上是一个能够索引一个Storage的视角。
做的LeetCode题是关于二维矩阵的图论建模，像下面这样的： ? 图论建模 二维矩阵可以不产生一个图结构，直接在二维矩阵上计算。...相应地，会设定一个布尔值数组visited[ i ] [ j ]，表示某一个位置是否被遍历，true表示被遍历，false表示未被遍历。...代号 如果图结构想转换成二维矩阵也可以这样表示，假设图结构的一个节点的键为g，位于二维矩阵的，第几行用 g / C 表示，第几列用 g % C 表示。...这里就不进行多介绍了，因为本篇介绍布尔值数组压缩状态的小技巧，再讲三维矩阵的图论建模就偏了，了解二维矩阵就好了。...在进行二维矩阵的图论建模中，如果不转成图形结构，直接在二维矩阵上计算，我们会设定一个布尔类型的二维数组visited，数组的值表示图的某个节点是否遍历过。
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...dim 进行平均切分 返回值：张量列表 注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量。...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...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
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
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。 ?...对于索引0，前两个o1和o2仍具有原始值1，而对于索引0，后两个 o3 和 o4 具有新值0。...这是必要的，因此我们不会在未意识到更改会影响多个对象的情况下无意间对基础数据进行不必要的更改。
其请求流程如下 [580b6e0291be8abd1260256c410489d9.png] 因为A的鉴权信息的请求值是固定的，因此鉴权结果大概率也是固定值。...当时B部门的业务服务开发同事，为了提高效率。就加了缓存，即B的业务服务会将A的鉴权结果缓存起来。...粗看貌似没啥问题，但实际是有点小问题的。当进行远程调用时，如果出现异常，此时布尔值会返回false。这样就可能把正确的结果给掩盖了，比如明明都按约定的 ak，sk传值了，结果返回鉴权失败。...布尔值在java的世界中，也不是就只有true或者false，当布尔值为包装类时，他还有一种状态是null。...比如出现null时，就是有问题了，我们可以对A进行友好的提示，而非返回鉴权失败，也便于提前暴露问题，而下次请求进来时，缓存会因为值为null，再次触发远程调用 总结 异常流程思考很重要。。。
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...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...>>> print(a.is_contiguous()) True >>> reshape_a = a.reshape(1, 9) >>> # 更改新张量的元素值 >>> reshape_a[:,...>>> # 更改新张量的元素值 >>> reshape_a[:, 1] = 100 >>> print(a) tensor([[0, 3, 6], [1, 4, 7],
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。...它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...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。
识别漏洞 通常在 Blind SQLi 中，您无法真正看到您输入的查询的输出。在这种情况下，验证漏洞的唯一方法是查看网站是否成功/部分加载。...给定的查询将定义数据库名称的第一个字符是 111 (o) http://domain.com/index.php?...继续枚举数据库名称的第二个字符。 给定的查询将定义数据库名称的第一个字符是 98 (h) http://domain.com/index.php?...给定查询将测试第一个表的字符串长度是否等于 4 的条件。...使用与之前相同的方法，枚举列名的长度。
1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...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...Variable创建的是变量。变量属于可训练参数，在训练过程中其值会持续变化，也可以人工重新赋值，而常数的值自创建起就无法改变。 ?...state是一个变量，这样是没有问题的，这样的话在训练的过程中我们就可以不断地更新参数了。 再看一个例子： ? 在这种情况下，我们仅仅只是将a指向的值改为指向b，并没有真正修改a的值。 ?
()（tensor.numel() 函数返回 tensor 中的元素个数）； 隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，PyTorch 中的广播机制和 TensorFlow 以及 Numpy 中的广播机制类似...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]。...「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...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
创建全 0 或全 1 的张量 创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为...format(scalar_one.dim(), scalar_one)) Out[1]: 张量的维度:0，张量的值:0.0 张量的维度:0，张量的值:1.0 In[2]: # 创建全为...张量的维度:1，张量的值:tensor([1., 1., 1.])...format(scalar_one.dim(), scalar_one)) Out[5]: 张量的维度:0，张量的值:0.0 张量的维度:0，张量的值:1.0 In[6]: # 创建和张量...张量的维度:1，张量的值:tensor([1., 1., 1.])
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。
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。
本期继续介绍pytorch中，tensor的建立方法。 使用rand函数进行tensor初始化： rand函数会随机产生0~1之间的数值（不包括1）。...在pytorch中使用torch.rand(d1, d2)来建立tensor # torch.rand(d1, d2) a = torch.rand(3, 3) print(a) 输出 tensor([...，torch.rand_like(a)表示接收的参数不再是shape，而是tensor类型。...将上面的a的shape读出来后，再送给rand函数。...当然想生成一维张量时， a = torch.full([1], 2) print(a) tensor([2.])
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