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
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。...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。...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...(((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
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。...0维张量是一个标量(scalar); 1维张量是一个矢量(vector); 2维张量是一个矩阵(matrix); 3维以上的张量并没有通俗的表示方式。...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。...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。
那么新的张量与原来的数组是什么关系呢?...”真的是是非常小的、接近 0 的数: >>> torch.empty(1) tensor([2.0890e+20]) 还可以根据已有的张量,按照该张量的形状生成相同形状的新张量: torch.zeros_like...1,其余值为 0 的张量。... 0.], [ 0., 0., 1.]]) 2. indexing,slicing,joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch...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。
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...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...注意list中长度总和必须为原张量在改维度的大小,不然会报错。...: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。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列(四)》,我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...总结: 至此,我们现在应该对PyTorch张量创建选项有了更好的了解。我们已经了解了工厂函数,并且了解了内存共享与复制如何影响性能和程序行为。
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。...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。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素,并组成一个新的张量。...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。
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...本文主要介绍 view 和 reshape 方法,在 PyTorch 中 view 方法存在很长时间,reshape 方法是在 PyTorch0.4 的版本中引入,两种方法功能上相似,但是一些细节上稍有不同...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...,当处理连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的视图,而当处理不连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的拷贝。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本:1.6.0 tensorflow...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...如果我们像pytorch那样将常量转换为变量: ? 会发现,其实是新建了一个变量,并不是将原始的常量变为了变量、 如果有什么错误还请指出,有什么遗漏的还请补充,会进行相应的修改。
利用Python读取文件(针对大文件和小文件两种)的首行(第一行)和末行(最后一行)。...脚本借鉴了前人的两种处理思路(在下面的脚本中有注释说明引用出处),并修正了原先两种处理方法中如果文件末尾含有多个空行而返回空行的问题。
()(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
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。
1 的张量。...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...创建自定义数值张量 除了将张量的元素值初始化全为 0 或全为 1 的张量依然,有时候也需要全部初始化为某个自定义数值的张量。
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.])
张量是pytorch神经网络的血液,没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。...张量。...这里要格外注意的是 当代码为torch.Tensor时,表示的意义与torch.tensor意义不同。...因此当使用这种方法时,新数据要覆盖之前的旧数据,以免会造成Nan(not a number)的错误。...注意:以维度创建张量的torch.Tensor包含了torch.FloatTensor和torch.IntTensor两种,当以torch.Tensor创建数据时,默认为FloatTensor类型创建(
PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量,张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。...PyTorch 提供了在反向传播时跟踪导数的能力而 NumPy 则没有,这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。PyTorch 为使用 GPU 的快速执行提供了内置支持。...由于 Numpy 缺乏将其计算转移到 GPU 的能力,因此训练模型的时间最终会变得非常大。 所有使用 PyTorch 的深度学习项目都从创建张量开始。...中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 此函数在张量的非连续索引这种复杂索引中很有用
冒泡事件和捕获事件 冒泡事件是,进行 捕获事件是从外向内,从大到小 冒泡事件bindtap one <view...测试 点击 three区域,事件会从外到到,从大到小进行传递,Console`控制台显示 非冒泡事件和捕获阻止事件 非冒泡事件catchtap <view id="one" class="one" bindtap...测试 点击 three区域,互斥事件绑定 一个 mut-bind 触发后,如果事件冒泡到其他节点上,其他节点上的 mut-bind 绑定函数不会被触发,但 bind 绑定函数和 catch 绑定函数依旧会被触发
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...文章目录 张量变换 1.torch.reshape 2.torch.transpose 3.torch.t() 4.torch.squeeze() 5.torch.unsqueeze() 张量的数学运算...,新张量与 input 共享数据内存 input : 要变换的张量 shape 新张量的形状 code: t = torch.randperm(8) t_reshape = torch.reshape(...input : 要变换的张量 dim0 要交换的维度 dim1 要交换的维度 code # torch.transpose t = torch.rand((2, 3, 4)) t_transpose...dim, out=None) 功能: 依据dim 扩展维度 dim : 扩展的维度, 这个维度就是1了 张量的数学运算 1.加减乘除 torch.add() torch.add(input
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