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...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。...，而是对于沿着维度0的每个索引，在维度1中选择一个不同的元素: 我们继续扩展为3D的张量，并展示Python代码来重新实现这个选择: import torch batch_size = 16...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。...例如:当对形状为[4,5]的输入张量应用take，并选择指标6和19时，我们将获得扁平张量的第6和第19个元素——即来自第2行的第2个元素，以及最后一个元素。
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。 ?...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。...二、Default dtype Vs Inferred dtype 好了，在我们把torch.Tensor()构造函数从我们的列表中删除之前，让我们复习一下打印出来的张量输出的不同之处。...在PyTorch中创建张量的最佳选择 考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用
每个深度学习初学者都应该知道这5个Pytorch 的基本函数。 能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。...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”。...torch.tensor() torch.sum() torch.index_select() torch.stack() torch.mm() 在安装完Pytorch后，在代码中可以直接导入： # Import...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。
PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。...PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。 ?...例如，在一个2D张量中，使用[:，0:5]选择列0到5中的所有行。同样的，可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而，在高维张量中，对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。...5. where() 这个函数返回一个新的张量，其值在每个索引处都根据给定条件改变。这个函数的参数有：条件，第一个张量和第二个张量。...在每个张量的值上检查条件(在条件中使用)，如果为真，就用第一个张量中相同位置的值代替，如果为假，就用第二个张量中相同位置的值代替。
在进行文本处理的时候，我们经常遇到要删除重复行的情况。那怎么解决呢？ 下面就是三种常见方法？ 第一，用sort+uniq，注意，单纯uniq是不行的。...shell> sort -k2n file | uniq 这里我做了个简单的测试，当file中的重复行不再一起的时候，uniq将服务删除所有的重复行。...经过排序后，所有相同的行都在相邻，因此unqi可以正常删除重复行。 第二，用sort+awk命令，注意，单纯awk同样不行，原因同上。...P; D' 最后附一个必须先用sort排序的文本的例子，当然，这个需要用sort排序的原因是很简单，就是后面算法设计的时候的“局部性”，相同的行可能分散出现在不同的区域，一旦有新的相同行出现，那么前面的已经出现的记录就被覆盖了...参考推荐： 删除文本中的重复行(sort+uniq/awk/sed)
卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...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。...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。...在神经网络中，我们通常都是批量处理样本，而不是只处理单个样本，因此该轴的长度告诉我们该批次中有多少个样本。 ? 这使我们看到可以使用一个4阶张量表示一整个批次的图片。...给定一个代表一批图片的张量（类似于上面），我们能使用四个索引定位到一批图片中特定图片的特定通道的特定像素值。 输出通道和特征图 让我们看一下在通过卷积层转换后，张量颜色通道轴是如何变化的解释。
uniq命令全称是“unique”，中文释义是“独特的，唯一的”。该命令的作用是用来去除文本文件中连续的重复行，中间不能夹杂其他文本行。去除了重复的，保留的都是唯一的，也就是独特的，唯一的了。...我们应当注意的是，它和sort的区别，sort只要有重复行，它就去除，而uniq重复行必须要连续，也可以用它忽略文件中的重复行。...语法格式：uniq [参数] [文件] 常用参数： -c 打印每行在文本中重复出现的次数 -d 只显示有重复的纪录，每个重复纪录只出现一次 -u 只显示没有重复的纪录 参考实例 删除连续文件中连续的重复行...[root@linuxcool ~]# uniq -c testfile 3 test 30 4 Hello 95 2 Linux 85 只显示有重复的纪录...，且每个纪录只出现一次： [root@linuxcool ~]# uniq -d testfile test 30 Hello 95 Linux 85 只显示没有重复的纪录： [root
今 日 鸡 汤 独在异乡为异客，每逢佳节倍思亲。 大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【巭孬】问了一个问题，一起来看看吧。...从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
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。...这里需要调用一下keras 作为后端的方式来获取。当我们想要操作时第一时间就想到直接用 shape ()函数。其实keras 中真的有shape()这个函数。...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...()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。
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。...阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。 等级 轴 形状 当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...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。...这只是张量重塑的一个简单介绍。在以后的文章中，我们将更详细地介绍这个概念。 总结 本文介绍了张量。我们现在应该很好地理解了张量和用来描述它们的术语，比如阶、轴和形状。...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。
摘要 要删除重复的行，同时保留它们在文件中的顺序，请使用： awk '!...$0变量用于保存当前正在处理的行的内容。 visited [ $0]访问存储在映射中的值，其键值等于$0（正在处理的行），也称为匹配项（我们将会在下面设置）。 取非（!）...的值：在awk中，任何非零数字值或任何非空字符串值均为true 。默认情况下，变量被初始化为空字符串，如果转换为数字则为零。...uniq命令仅除去相邻的重复行 。...abc ghi def xyz klm 参考资料 Gnu awk 用户指南 awk 中的数组 Awk真值 Awk 表达式 如何在Unix中删除文件中的重复行？ 删除重复行而不排序 awk '!
标签：Word VBA 本示例演示如何使用代码删除已排序表中第1列内容相同的行，代码如下： Sub DeleteTableDuplicateRows() Dim objTable As Table...列的文本 If objRow.Cells(1).Range = objNextRow.Cells(1).Range Then '如果相同则删除第2行 objNextRow.Rows...= True End Sub 上面的代码区分大小写，即第一列中内容相同但大小写不同不会被删除。...= objNextRow End If Next i '打开屏幕更新 Application.ScreenUpdating = True End Sub 本示例演示了如何使用VBA代码在Word...那么，对于没有排序过的表格，如何使用VBA删除重复行呢？
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果没有标题行，则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。
使用linux服务器，免不了和vi编辑打交道，命令行下删除数量少还好，如果删除很多，光靠删除键一点点删除真的是头痛，还好Vi有快捷的命令可以删除多行、范围。 删除行 在Vim中删除一行的命令是dd。...以下是删除行的分步说明： 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的行上。 3、键入dd并按Enter键以删除该行。 注：多次按dd将删除多行。...删除行范围 删除一系列行的语法如下： :[start],[end]d 例如，要删除从3到5的行，您可以执行以下操作： 1、按Esc键进入正常模式。 2、输入:3,5d，然后按Enter键以删除行。...删除包含模式的行 基于特定模式删除多行的语法如下： :g//d 全局命令（g）告诉删除命令（d）删除所有包含的行。 要匹配与模式不匹配的行，请在模式之前添加感叹号（!）： :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释，模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行，模式^$匹配所有空行。
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
PyTorch3D解决了以上两个不足。它是一个优化的高度模块化的库。 用GitHub的话来说： “ PyTorch3D通过PyTorch为3D计算机视觉研究提供了有效，可重复使用的组件。”...Ravi指出了该库的好处：“借助PyTorch3D，研究人员可以输入所有这些功能，并将其与PyTorch中现有的深度学习系统一起使用。...PyTorch3D中的所有运算符： 使用PyTorch张量 可以使用GPU来提高速度 可以处理异构数据的小批量 可以区分 PyTorch3D可以使用启用面和顶点互操作性的网格来构成3D对象。...它还可以使用面片张量来批量分解网格的顶点。 它的功能有助于处理3D变换和旋转，并有助于C3DPO的开发，这是一种从训练数据中学习3D形状与图像之间的关联的新方法。...要安装matplotlib和黑色，scikit图像，flake8，tdqm，isort，jupyter，plotly和imageio，请运行： 输出： 人工智能爱好者一直在发布PyTorch3D的出色输出
pytorch安装、环境搭建及在pycharm中设置 这两天同学在问我pytorch的安装，因为自己的已经安装好了，但是好像又有点遗忘，之前也是花了很大的功夫才弄明白，所以整理的比较详细。...接下来就是在官网下载和自己设备匹配的pytorch。...可以看到我的是9.1的达不到9.2，所以我选择了NONE，然后把生成的命令： conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 复制下来，在刚才的终端运行.../ 分别把这两部分命令在终端运行，运行完后不会给出任何显示，紧接着运行安装的那行代码，这里要注意把代码后面的 -c pytorch 去掉 ，我的就是： conda install pytorch torchvision...三、pytorch在pycharm中的设置 实际上anaconda中有自带的编译器，Jupyter notebook和Spyter,但是为了项目更好的管理，也可以选择下载pycharm。
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