张量（Tensor）索引指的是通过指定索引值来访问张量中的元素。在深度学习和机器学习中，张量是数据的核心表现形式，可以表示为多维数组。...布尔索引：我们可以使用布尔值的张量来选择满足特定条件的元素。条件可以是比较运算符（如 >, <, == 等）或逻辑运算符（如 &, |, ~ 等）的组合。...修改张量的值：我们可以使用索引操作来修改张量中的元素值。例如：tensor[0] = 5可以将张量的第一个元素设置为5。...需要注意以下几点：张量是不可变的，意味着一旦创建就不能更改其形状或元素。索引操作可以看作是返回了一个新的张量，在新的张量上进行修改。张量索引的结果是原始张量视图的引用，而不是副本。...这意味着对索引结果的任何更改都会反映在原始张量上。索引操作的结果可以是具有降维、多维或相同维度的张量，具体取决于索引的方式。 以上是张量索引的基本概念和操作。
Pytorch 有两个主要的特点： 利用强大的 GPU 加速进行张量计算（如 NumPy） 用于构建和训练神经网络的自动微分机制 相较于其它 Python 深度学习库，Pytorch 有何优势？...为了使用 PyTorch，你需要先访问其官网并安装 PyTorch。如果你正在使用 Conda，你可以通过运行以下简单命令来安装 PyTorch： ?...接着你可以用这两个张量来执行加法和求和运算。然后你可以计算其中一个张量的梯度。 ? 在「b」上调用「.grad」的返回值为空，因为你没有将它的「requires_grad」设置为 True。...「nn」模块依赖于「autograd」来定义模型并对其进行微分处理。首先，定义训练一个神经网络的过程： 1. 用一些可学习的参数（即权重）定义神经网络 2....将预测结果和实际值进行比较，并测量误差 5. 将梯度传播回网络的参数中 6.
使用“分类”和“回归”方法的签名不会受此更改的影响；它们将继续像以前一样规范其输入和输出键。 •将内存中的缓存添加到Dataset API中。...，则其张量参数可以自动扩展为相同大小（不复制数据）。...这意味着你可以得到很多函数，如send，recv，all_reduce，它将在节点（机器）之间交换张量。...•torch.scatter_add - torch.scatter，除了遇到重复索引时，这些值被求和。...重要的破损和解决方法 如你所见，我们引入了两个不能向后兼容的重要更改： •Numpy样式广播。 •还原函数如sum（1）现在默认为keepdim = False。
8.6 求最小值、最大值、平均值、总和等（聚合） 8.7 张量索引 8.8更改张量数据类型 8.9 更改张量的形状 9.张量和 NumPy数组 10.在 GPU 上运行张量 10.1 检查是否有 GPU...让我们看看如何创建随机数张量。 我们可以使用 torch.rand() 并传入 size 参数来实现。...让我们创建一个张量并对其执行逐元素乘法和矩阵乘法。...(https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.argmin.html "torch.argmin( "torch.argmin()")") 查找最大值或最小值出现的张量索引...首先，我们将创建一个张量并检查它的数据类型（默认为 torch.float32 ）。
它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s，对于该张量，应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。...参数 tensors (sequence of Tensor) – 将计算其导数的张量。...现在，这些到位的改变将不再更新原来的张量，而是会触发一个错误。对于稀疏张量:对返回张量的就地索引/值更改(如zero_ / copy_ / add_)将不再更新原始张量，而是触发一个错误。...Warning如果输入中的任何校验张量有重叠的内存，即，指向相同内存地址的不同索引(例如，从torch.expand())，此检查可能会失败，因为在这些索引处由点扰动计算的数值梯度将更改共享相同内存地址的所有其他索引的值...Warning如果输入和输出中的任何检查过的张量有重叠的内存，即，指向相同内存地址的不同索引(例如，从torch.expand())，此检查可能会失败，因为在这些索引处由点扰动计算的数值梯度将更改共享相同内存地址的所有其他索引的值
在官方网站上，PyTorch自称为Python优先的深度学习框架，特性如下： ● 强大GPU加速的张量计算（就像numpy） PyTorch提供的Tensors可以存在于CPU或GPU上，并加速计算量巨大...PyTorch可以提供多种不同的张量程序，以加速和适应您的科学计算需要，如切片，索引，数学运算，线性代数，下降。 而且我们很快。...● 动态神经网络：基于磁带自动升级 PyTorch有一种独特的建立神经网络的方法：使用磁带录音机。 大多数框架，如TensorFlow，Theano，Caffe和CNTK有一个静态的世界观。...一个人必须建立一个神经网络，并重复使用相同的结构一次又一次。 更改网络行为的方式意味着必须从头开始。...使用PyTorch，我们使用一种称为反向模式自动微分的技术，它允许您以零滞后或开销更改网络行为的任意方式。 我们的灵感来自几个关于这个话题的研究论文。
第二部分将带您完成一个涉及医学成像的端到端项目：在 CT 扫描中查找和分类肿瘤，建立在第一部分介绍的基本概念基础上，并添加更多高级主题。...我们可以使用基于零的索引访问元素或为其分配新值。尽管表面上这个例子与数字对象列表没有太大区别，但在底层情况完全不同。...3.4 命名张量 我们的张量的维度（或轴）通常索引像素位置或颜色通道之类的内容。这意味着当我们想要索引张量时，我们需要记住维度的顺序，并相应地编写我们的索引。...数学操作 --通过计算来操作张量内容的函数 逐点操作 --通过独立地对每个元素应用函数来获取新张量的函数，如 abs 和 cos 缩减操作 --通过迭代张量计算聚合值的函数，如 mean、std...相反，它们包括为尺寸、存储偏移或步幅分配一个具有不同值的新Tensor对象。 当我们索引特定点并看到存储偏移增加时，我们已经提取了一个子张量。
在本文中，我将从头开始研究PyTorchDataset对象，其目的是创建一个用于处理文本文件的数据集，以及探索如何为特定任务优化管道。...如果运行该python文件，将看到1000、101和122到361之间的值，它们分别指的是数据集的长度，数据集中索引为100的数据以及索引为121到361之间的数据集切片。...这个简单的更改显示了我们可以从PyTorch的Dataset类获得的各种好处。例如，我们可以生成多个不同的数据集并使用这些值，而不必像在NumPy中那样，考虑编写新的类或创建许多难以理解的矩阵。...字符串化后的数字形成元组，其大小与创建DataLoader时配置的batch大小的相同。对于两个张量，DataLoader将它们垂直堆叠成一个大小为10x4的张量。...torch.eye函数创建一个任意大小的单位矩阵，其对角线上的值为1。如果对矩阵行进行索引，则将在该索引处获得值为1的行向量，这是独热向量的定义！ ?
keras库并确保一切正常来对其进行快速测试。...如您在此处可以清楚看到的那样，它应该是蓝色，并表示为概率。 读出softmax的方法是使用argmax。 您查看具有最高值的单元格，并将该索引提取为您的预测类。...但是，Keras 中不同种类的层可能具有恒定值，因此它们将显示为不可训练的。 再次，这只是意味着不需要对其进行训练，并且我们的optimizer函数将不会尝试更改其值。 那么，什么是超参数？...我们将在稍后使用它来对网格搜索报告的最佳模型的值进行评分。 现在，我们测试结果。 这是我们使用argmax的地方。 再次，这是一个函数，它调查数组并挑选出其中值最大的索引。...我们了解了激活和非线性，并了解了softmax。 然后，我们建立测试和训练数据，并学习了如何使用Dropout和Flatten构建网络。
在 AI 框架或者计算机中，向量指一列顺序排列的元素，通常习惯用括号将这些元素扩起来，其中每个元素都又一个索引值来唯一的确定其中在向量中的位置。...AI 框架对张量的表示主要有以下几个重要因素：元素数据类型：在一个张量中，所有元素具有相同的数据类型，如整型，浮点型，布尔型，字符型等数据类型格式形状：张量每个维度具有固定的大小，其形状是一个整型数的元组...下面是针对形状为 (3, 2, 5) 的三维张量进行表示。图片虽然张量通常用索引来指代轴，但是始终要记住每个轴的含义。...节点表示数据，如向量、矩阵、张量；边表示具体执行的运算，如加、减、乘、除和卷积等。...每个算子接受的输入输出不同，如Conv算子接受3个输入Tensor，1个输出Tensor下面以简单的一个卷积、一个激活的神经网络模型的正向和反向为例，其前向的计算公式为：$$ f(x) = ReLU(Conv
对于成功使用 PyTorch 这样的工具，对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识，随着您在本书中的学习过程中，您对张量的灵活性将会增长。...表示单个像素值的标量通常使用 8 位整数进行编码，如消费级相机。 在医疗、科学和工业应用中，发现更高的数值精度，如 12 位或 16 位，是很常见的。...我们将使用它来高效地找到一个单词的索引，因为我们对其进行独热编码。现在让我们专注于我们的句子：我们将其分解为单词，并对其进行独热编码–也就是说，我们为每个单词填充一个独热编码向量的张量。...不用担心，我们有一个计划：我们将建立一个读数和相应温度值的数据集，选择一个模型，迭代调整其权重直到误差的度量足够低，最终能够以我们理解的单位解释新的读数。⁴ 让我们尝试按照开普勒使用的相同过程进行。...我们将通过相同的方式对t_u和t_c进行洗牌，然后将结果洗牌后的张量分成两部分。 分割数据集 对张量的元素进行洗牌相当于找到其索引的排列。
直接将两个张量进行相加 torch.add(x,y) y.add_(x) 索引使用 ：name[n,m] 使用索引访问Tensor：索引出来的结果与元数据共享内存，改变索引的结果也会改变原数据...，然后存储到name1这个行向量中 torch.triu(name,n) 矩阵上三角，只保留上三角的值，其余为0；n的作用是指定向上偏移量，如n=1，则为0的对角线向上平移1一个对角线 torch.tril...(name,m) 矩阵下三角，只保留下三角的值，其余为0；n的作用是指定向下偏移量，如n=1，则为0的对角线向下平移1一个对角线 torch.mm(name,name1) 矩阵乘法 name1 = torch.t...（前提是两个Tensor要满足可以通过复制某些行或列会变成一样形状的；如：[2,4]和[1,4]可以实现广播机制；但[2,3]和[1,4]无法实现） 运算的内存开销 小注释： 索引操作不会新开辟一个内存地址...隔离更改数据 使用x.data之后，对变量进行任何更改都不会被autograd记录。
错误原因维度为3的张量可以被看作是一个三维数组，其中的每个元素都可以通过三个索引来确定其位置。通常情况下，我们可以使用三个索引来访问或操作张量的元素。...张量的索引是指通过指定索引来访问张量中特定位置的元素或子集。 在Python中，张量的索引操作与其他数据结构（如列表、数组）中的索引操作类似。...可以使用方括号[]来指定要索引的位置，并使用逗号,来分隔不同维度上的索引。在PyTorch中，张量的索引是从0开始的。基本索引基本索引用于访问张量中的单个元素。...对于一维张量，可以直接使用索引值来获取对应位置的元素；对于高维张量，需要逐个指定每个维度上的索引值。...通过索引访问的张量元素仍然是一个张量，可以进一步进行操作。在索引操作中，可以使用负数表示从后向前索引（如-1表示最后一个元素）。
在这项研究成果中，我们建立了量子物理学领域和深度学习领域的一种基本（fundamental）联系。...对任何为特定任务设计卷积网络的实践者来说，这个结果是有用处的。...多体波函数和 ConvAC 所实现的函数之间的形式联系（如式 8 所示）让我们有机会使用已有的物理见解和工具来分析卷积网络。...该网络是一种分解（decomposition）的简单案例，其在张量分析社区被称为张量训练（tensor train，Oseledets (2011)），而在凝聚态物理学界则被称为矩阵积态（matrix...一个用作张量网络的卷积网络 ? 图 4：a) 张量网络（TN）形式的奇异值分解。Λ 节点表示一个对角矩阵、U 和 V 节点表示正交矩阵。b) 相当于 CP 分解的 TN。 ?
import torcht1 = torch.tensor([1,1,1]) 在这里，我们要导入PyTorch并创建一个简单的张量，其单轴长度为3。...当我们说张量的索引为零时，是指张量形状的第一个索引。 现在，我们还可以在该张量的第二个索引处添加一个轴。...，其形状为3 x3。...，其形状为3 x3。...这是一个代码示例： 请注意，下面的示例将具有不同的值，因为这两个示例是在不同的时间创建的。
每个数字都是特定输出类别的分配值。输出类别由索引编码，因此每个索引代表一个特定的输出类别。该映射由该表给出。 Fashion MNIST 类 ? ?...Argmax的使用：预测与标签 为了对照标签检查预测，我们使用argmax() 函数找出哪个索引包含最高的预测值。一旦知道哪个索引具有最高的预测值，就可以将索引与标签进行比较，以查看是否存在匹配项。...为此，我们在预测张量上调用argmax() 函数，并指定第二维。 第二个维度是我们的预测张量的最后一个维度。...argmax() 函数的作用是查看这十组中的每组，找到最大值，然后输出其索引。 对于每组十个数字： 查找最大值。...每个数字是出现最大值的索引。我们有十个数字，因为有十个图像。一旦有了这个具有最大值的索引张量，就可以将其与标签张量进行比较。
生成张量的操作：有什么区别？ 让我们开始并找出这些不同之处。...为了揭示差异，我们需要在使用ndarray创建张量之后，对numpy.ndarray中的原始输入数据进行更改。...注意，我们没有明确地对张量（o1，o2，o3，o4）进行任何更改。 但是，在设置data [0] = 0后，我们可以看到一些张量发生了变化。...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。...as_tensor() 的内存共享不适用于内置Python数据结构（如列表）。 调用as_tensor() 要求开发人员了解共享功能。
torch.Tensor() ：它复制数据并创建其张量。它是 torch.FloatTensor 的别名。 torch.tensor() ：它还复制数据以创建张量；但是，它会自动推断数据类型。...torch.as_tensor() ：在这种情况下，数据是共享的，在创建数据时不会被复制，并接受任何类型的数组来创建张量。...以下是根据需要更改张量结构的三种常用方法： .reshape(a, b) :返回一个大小为 a,b 的新张量 .resize(a, b) :返回大小为 a,b 的相同张量 .transpose(a,...该软件包包含最常用的算法，如 Adam、SGD 和 RMS-Prop。要使用 torch.optim，我们首先需要构造一个 Optimizer 对象，该对象将保留参数并相应地更新它。...损失函数用于衡量预测值与目标值之间的误差。 5.反向传播：用于优化权重。更改权重以使损失最小化。
这篇文章介绍了一种具有命名维度的替代方法 named tensor，并对其进行了概念验证。这一改变消除了对索引、维度参数、einsum 式解压缩以及基于文档的编码的需求。...陷阱 1：按惯例对待专用维度 代码通过元组中的维度标识符操纵张量。如果要旋转图像，阅读注释，确定并更改需要改变的维度。...我们在此假设编码器试着用归约运算和维度索引将两个张量结合在一起。（说实话这会儿我已经忘了维度代表什么。） 重点在于无论给定的维度值是多少，代码都会正常运行。...禁止基于维度的索引。 应该保护专用维度。 为了试验这些想法，我建立了一个叫做 NamedTensor 的库。目前它只用于 PyTorch，但从理论上讲类似的想法也适用于其他框架。...建议 1：分配名称 库的核心是封装了张量的对象，并给每个维度提供了名称。我们在此用维度名称简单地包装了给定的 torch 张量。
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