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在keras 中获取张量 tensor 的维度大小实例

在进行keras 网络计算时，有时候需要获取输入张量的维度来定义自己的层。但是由于keras是一个封闭的接口。因此在调用由于是张量不能直接用numpy 里的A.shape()。这样的形式来获取。...shape（x）返回一个张量的符号shape，符号shape的意思是返回值本身也是一个tensor， 示例： from keras import backend as K tf_session...我们想要的是tensor各个维度的大小。因此可以直接调用 int_shape(x) 函数。这个函数才是我们想要的。...()中a 数据的类型可以是tensor, list, array a.get_shape()中a的数据类型只能是tensor,且返回的是一个元组（tuple） import tensorflow as...中获取张量 tensor 的维度大小实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...可以通过 获得一批训练图像 然后从批处理中获取一个图像 # 5 output = output.detach().numpy() # 6 fig, axes = plt.subplots(nrows=...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。

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PyTorch 学习 -1- 张量

本节目录 张量的简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch中张量的操作 PyTorch中张量的广播机制 张量 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量...在机器学习工作中，我们经常要处理不止一张图片或一篇文档——我们要处理一个集合。...我们可能有10,000 张郁金香的图片，这意味着，我们将用到4D张量： (batch_size, width, height, channel) = 4D 在PyTorch中， torch.Tensor...创建张量 在接下来的内容中，我们将介绍几种常见的创建tensor的方法。...，如果要计算x+y，那么x中第一行的2个元素被广播 (复制)到了第二行和第三行，⽽y中第⼀列的3个元素被广播(复制)到了第二列。

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独家 | 兼顾速度和存储效率的PyTorch性能优化（2022）

除此之外，提速的幅度还取决于计算类型（例如，向前通道或梯度计算）和cuBLAS版本。特别是，如果你在自然语言处理领域工作，应当检查输出的维度（通常是指词汇量大小）。...3070)可以从混合精度中获益更多，因为它们具有张量核架构，这使得他们在性能上具有特殊的优势，完胜CUDA核心。...PyTorch对设置requires_grad=True的操作使用一个中间内存缓冲区。因此，如果已知不需要任何涉及梯度的操作，便可以在推理和验证过程中禁用梯度计算来节省资源。...原始的4D NCHW张量将内存中的每个通道（红色/灰色/蓝色）聚集到一起。...然后，解释了它们的工作原理，对各个方面的工作逐一展开，内容包括数据加载、数据操作、模型架构、训练、推理、特定于cnn的优化和分布式计算。

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PyTorch 最新版发布：API 变动，增加新特征，多项运算和加载速度提升

在稀疏张量上，contiguous 被重命名为 coalesce，coalesce 已经不合适。（注意 Sparse API 仍然是实验性而且在演变中，所以我们不提供向后兼容性）。...增加了 nn.ZeroPad2d 和 nn.ConstantPad2d 增加了 nn.Bilinear，计算 Y = X1 * W * X2 + b 支持所有函数的负维 使用维度参数的每个函数也允许采取负维...负维将索引上个维度的张量。 例如： ? 这里，由于x具有3维，并且dim = -1，因此最后一个维度，即 dim = 3 被采用来得到平均值。 具有维度参数的函数有： ?...一种新的混合矩阵乘法 hspmm，将稀疏矩阵与密集矩阵相乘，并以混合张量的形式（即1个稀疏维度，1个密集维度）返回1个矩阵。 几个CPU稀疏函数具有更高效的实现。...通过分治法（sgesdd）在 GPU 上计算 SVD，加速了2~5倍。 常用的函数 expand 移到 C，在较小的模型中具有更好的性能。

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优化PyTorch速度和内存效率的技巧汇总

使用PyTorch JIT将点操作融合到单个kernel中 点操作包括常见的数学操作，通常是内存受限的。PyTorch JIT会自动将相邻的点操作融合到一个内核中，以保存多次内存读/写操作。...你可以在文档中找到矩阵维数的特定张量核心要求。由于目前PyTorch AMP多使用FP16，而FP16需要8的倍数，所以通常推荐使用8的倍数。...原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。...总结 在这篇文章中，我列出了一个清单，并提供了18个PyTorch技巧的代码片段。...然后，我逐一解释了它们在不同方面的工作原理和原因，包括数据加载、数据操作、模型架构、训练、推断、cnn特定的优化和分布式计算。

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keras doc 7 Pooling Connceted Recurrent Embedding Activation

输入shape ‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量 ‘tf’模式下，为形如（samples，rows, cols，channels）的4D张量 输出...tuple，代表在三个维度上的下采样因子，如取（2，2，2）将使信号在每个维度都变为原来的一半长。...输入shape ‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量 ‘tf’模式下，为形如（samples，rows, cols，channels）的4D张量 输出...pool_size：长为3的整数tuple，代表在三个维度上的下采样因子，如取（2，2，2）将使信号在每个维度都变为原来的一半长。...输入shape ‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量 ‘tf’模式下，为形如（samples，rows, cols，channels）的4D张量 输出

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Github项目推荐 | tntorch - 使用PyTorch进行张量网络学习

欢迎使用tntorch，一个使用张量网络的PyTorch驱动的建模和学习库。 这种网络的独特之处在于它们使用多线性神经单元（而不是非线性激活单元）。...部分支持其他分解，如 INDSCAL, CANDELINC, DEDICOM, PARATUCK2, 和自定义格式 例如，以下网络都代表TT和TT-Tucker格式的4D张量（即可以采用 I1 x I2...在tntorch 中，所有张量分解共享相同的接口。...你可以用容易理解的形式处理它们，就像它们是纯NumPy数组或PyTorch张量一样： > import tntorch as tn> t = tn.randn(32, 32, 32, 32, ranks_tt...： > print(t.torch().shape)torch.Size([32, 32, 32, 32]) 由于PyTorch的自动微分，你可以很容易地定义张量上的各种损失函数： def loss(t

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编写高效的PyTorch代码技巧（上）

为了在 PyTorch 中计算导数，首先要创建一个张量，并设置其 requires_grad = True ，然后利用张量运算来定义函数，这里假设 u 是一个二次方的函数，而 g 是一个简单的线性函数，...是一个具体的函数），但这里我们还是采用一个更加通用的方法，可以应用到任何一个可微分的函数，并采用随机梯度下降法，即通过计算 L(w) 对于每个参数 w 的梯度的平均值，然后不断从相反反向移动。...将模型封装为模块 在之前的例子中，我们构建模型的方式是直接实现张量间的运算操作。但为了让代码看起来更加有组织，推荐采用 PyTorch 的 modules 模块。...但是存在一种特殊的情况：只有单一维度的时候，PyTorch 会隐式的根据另一个操作数的维度来拓展只有单一维度的操作数张量。...这是因为当两个张量的维度不匹配的时候，PyTorch 会自动将维度低的张量的第一个维度进行拓展，然后在进行元素之间的运算，所以这里会将b 先拓展为 [[1, 2], [1, 2]]，然后 a+b 的结果应该是

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

对于深度学习，我们需要计算模型参数的导数。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 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。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...从基本的张量创建到具有特定用例的高级和鲜为人知的函数，如 torch.index_select ()，PyTorch 提供了许多这样的函数，使数据科学爱好者的工作更轻松。 作者：Inshal Khan

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什么是张量计算？常见的张量计算引擎介绍

高阶张量: 三维及以上维度的数组，如三维张量可以想象为一个立方体，每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...- 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...PyTorch: PyTorch 是 Facebook（现在称为 Meta）维护的一个开源机器学习库，以其动态计算图和易用性而受到青睐。...它对计算图的静态编译特性使其在一些特定场景下具有高性能。 这些库各有特点，选择哪个取决于具体的应用需求、性能要求、易用性偏好以及社区支持等因素。在实际应用中，开发者可能会根据项目需求混合使用这些库。

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PyTorch专栏（四）：小试牛刀

在这里，先介绍最基本的PyTorch概念： 张量（Tensor）：PyTorch的tensor在概念上与numpy的array相同： tensor是一个n维数组，PyTorch提供了许多函数用于操作这些张量...这个tensor上的任何PyTorch的操作都将构造一个计算图，从而允许我们稍后在图中执行反向传播。...而在PyTorch中，每一个前向通道定义一个新的计算图。 静态图的好处在于你可以预先对图进行优化。例如，一个框架可能要融合一些图的运算来提升效率，或者产生一个策略来将图分布到多个GPU或机器上。...为了实际更新权重，我们需要在执行计算图时计算new_w1和new_w2。 # 注意，在TensorFlow中，更新权重值的行为是计算图的一部分; # 但在PyTorch中，这发生在计算图形之外。...# 设置reduction='sum'，表示我们计算的是平方误差的“和”，而不是平均值; # 这是为了与前面我们手工计算损失的例子保持一致， # 但是在实践中，通过设置reduction='elementwise_mean

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解决问题使用invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got

以PyTorch为例，一些操作符（如torch.add()或torch.matmul()）对于不同尺寸的张量有特定的要求。...在PyTorch和TensorFlow中，广播机制是默认开启的。...在PyTorch中，张量的尺寸通常以元组的形式表示。例如，一维张量的尺寸可以表示为(n,)，其中n是张量在该维度上的大小。...二维张量的尺寸通常表示为(m, n)，其中m表示张量在行方向上的大小，n表示在列方向上的大小。类似地，三维张量的尺寸可以表示为(p, m, n)，其中p表示张量在第一个维度上的大小。...因此，正确理解和处理张量的尺寸非常重要。 在使用张量进行计算的过程中，我们需要经常检查和调整张量的尺寸，以确保它们与其他张量的尺寸匹配。

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张量运算之ArgMax和Reduction | PyTorch系列（九）

reduction 操作通常使我们能够计算跨数据结构的累加（总）值。在现在的情况下，我们的结构是张量。...三、指定轴的约减张量 为了化简一个关于特定轴的张量，我们使用相同的方法，我们只是传递一个维度参数的值。让我们看看它是如何运作的。...如果我们不指定argmax() 方法的一个轴，它会从平坦张量返回最大值的索引位置，在这个例子中确实是11。 现在我们来看看如何处理特定的坐标轴。...---- 访问张量中的元素 张量的最后一种常见运算就是从张量中获取数据的能力。让我们看看PyTorch。....], dtype=float32) 当我们计算第一个轴上的平均值时，会返回多个值，我们可以通过将输出张量转换成Python列表或NumPy数组来访问这些数值。

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