如何使尺寸为[64，3,128,128]和[64，64,127,127]的两个张量的维数相等

要使尺寸为[64, 3, 128, 128]和[64, 64, 127, 127]的两个张量的维数相等，可以通过以下步骤实现：

使用卷积操作：可以使用卷积操作来改变张量的维度。通过选择合适的卷积核大小和步幅，可以将两个张量的维度调整为相同。
使用池化操作：可以使用池化操作来减小张量的尺寸。通过选择合适的池化核大小和步幅，可以将两个张量的尺寸调整为相同。
使用填充操作：可以使用填充操作来增加张量的尺寸。通过在张量的边缘填充适当数量的零值，可以将两个张量的尺寸调整为相同。
使用剪切操作：可以使用剪切操作来裁剪张量的尺寸。通过选择合适的裁剪位置和大小，可以将两个张量的尺寸调整为相同。

需要根据具体情况选择合适的操作来调整张量的维度，以使其与另一个张量的维度相等。

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PyTorch 1.3 —新增功能？

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Pytorch 基础-tensor 数据结构

标量为 0 维张量，向量为 1 维张量，矩阵为 2 维张量。彩色图像有 rgb 三个通道，可以表示为 3 维张量。视频还有时间维，可以表示为 4 维张量，有几个中括号 [ 维度就是几。...尺寸：可以使用 shape属性或者 size()方法查看张量在每一维的长度，可以使用 view()方法或者reshape() 方法改变张量的尺寸。...： view 和 reshape 的区别两个方法都是用来改变 tensor 的 shape，view() 只适合对满足连续性条件（contiguous）的 tensor 进行操作，而 reshape...推荐 torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从标准正态分布（均值为0，方差为1，即高斯白噪声）中抽取的一组随机数。...不推荐 torch.normal(means, std, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从指定均值 means 和标准差 std 的离散正态分布中抽取的一组随机数。

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讲解RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions

张量的尺寸表示了它的维度（dimension）和维度大小（dimension size）。维度是指张量的轴的数量，维度大小则是每个轴上的元素数量。...例如，一个二维张量有两个维度，分别表示行和列，而每个维度的大小表示行数和列数。在深度学习中，我们对张量的尺寸进行操作是非常常见的操作。...例如，一个形状为 (3, 4) 的张量可以通过 .view(12) 转换为形状 (12,) 的一维张量。扩展维度：使用 .unsqueeze() 方法可以在指定位置添加一个大小为 1 的新维度。...当我们需要降维时，可以使用 .squeeze() 方法去除张量中不必要的维度。操作张量的尺寸可以帮助我们理解和处理多维数组，并且在深度学习模型中进行数据处理和预处理时非常常见和重要。...通过合理地操作张量的尺寸，我们可以适应不同的模型和任务需求，实现更有效的数据处理和模型训练。

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PyTorch和Tensorflow版本更新点

一般语义学如果以下规则成立，则两个张量是“可广播的”： •每个张量具有至少一个维度。 •当从尺寸大小开始迭代时，从尾部维度开始，尺寸大小必须相等，其中一个为1，或其中一个不存在。例如： ?...如果两个张量x、y是“可广播”的，则所得到的张量大小计算如下： •如果x和y的维数不相等，则将尺寸缩小到尺寸较小的张量的前端，以使其长度相等。...它将用作进程标识符，并且将被代替地址使用，例如，指定张量应被发送到哪个进程。这是一个代码段，显示如何执行简单的点对点通信： ? 异步p2p函数（isend,irecv）也可用。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。...例如： >>> torch.add(torch.ones(4,1), torch.randn(4)) 以前会产生一个尺寸为：torch.Size（[4,1]）的张量，但现在生产的尺寸为：torch.Size

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tf.math

.): 计算张量维数中元素的和。(deprecated arguments)reduce_variance(...): 计算元素跨张量维数的方差。rint(...): 返回最接近x的元素整数。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...因此,values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]如果两个元素相等，则首先出现下标元素。...参数：input:一维或更高张量，最后维数至少为k。k: 0-D int32张量。要沿着最后一个维度查找的顶部元素的数量(对于矩阵，沿着每一行查找)。

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这个状态包括苹果的位置，蛇的位置，边界的位置，蛇和边界的距离等等等等。如何表示这么多的内容，并准确的传入神经网络进行计算呢？我们使用了一个很重要的数据结构-----「张量」。...例如shape为（2,2,3）的张量，二维有两个元素，那么他们一维具有的元素数是相等的。这与树状图每个分支可以无规则拓展是不同的。...「张量的表现形式」在数学里面也有n维向量的说法，其实他们都是一维张量，数学中的N维向量指的是分量的个数，比如[1,2]这个向量的维数为2，它有1和2这两个分量；[1,2,3,······，1000]这个向量的维数为...在张量的概念中，他们都是一维张量。那么，张量的维数和形状怎么看呢？...比如（2,3）就表示为一维有3个元素，二维两个元素的二维张量。「tensorflow中使用张量的优势」用tensorflow 搭建的神经网络，输入层和输出层的值都是张量的形式。

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

size())这段代码将输出两个张量的尺寸。...())在这个例子中，我们使用了tensor2.squeeze()函数来删除张量tensor2中尺寸为1的维度，从而使得两个张量的尺寸匹配。...通过检查张量尺寸、选择适当的操作符、使用广播机制或使用torch.squeeze()或tf.squeeze()函数，我们可以解决这个错误，使我们的深度学习代码更加稳定和可靠。...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。

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TensorNetwork，一个能够提高张量计算效率的开源库

世界上许多最棘手的科学挑战，如开发高温超导体和了解空间和时间的本质，都涉及到处理量子系统的复杂性。使这些挑战变得困难的原因是这些系统中的量子态数量呈指数级增长，使得暴力计算变得不可行。...张量的每条线也有一个尺寸，就是那条边的大小。例如，表示物体通过空间的速度的矢量将是三维的一阶张量。 ?...可以将单个图像的单个像素一次热编码为二维矢量，并且通过将这些像素编码组合在一起，我们可以对整个图像进行2N维热编码。...我们可以将这个高维向量重新整形为一个N阶张量，然后将我们的图像集合中的所有张量相加，得到一个总张量Ti1,i2,...,iN 封装集合。...我们将CPU与GPU的使用进行比较，并在使用GPU和TensorNetwork库时观察到高达100倍的显着计算速度。 ? 计算时间作为键维数的函数，χ。键合维度决定了张量网络的组成张量的大小。

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【深度学习】Pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~四维张量；conv3d~五维张量）

维度（Dimensions） Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。...高维张量 torch.matmul VS torch.mul torch.matmul：用于执行两个张量的矩阵乘法操作，它要求两个张量的维度需要满足矩阵乘法的规则，例如对于两个三维张量，torch.matmul...例如，两个张量的维度分别为（a，b，c）和（c，d），那么它们可以进行乘法操作。批量乘法：如果两个张量的维度不完全匹配，但它们在最后一维上相符，那么可以进行批量乘法。...(2, 4, 32, 32) 通道匹配：卷积核的输入通道数必须与输入张量的通道数相同（ 3=3 ），这样才能进行逐通道的卷积操作。...卷积参数：步长：卷积时的步长参数需要考虑输入张量的大小；填充：填充参数可以用来控制卷积操作的输出尺寸，用于保持输入和输出的尺寸一致。

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图深度学习入门教程（一）——基础类型

图中所表示的层级关系解读如下：标量只是某个具体的数字，向量由多个标量组成矩阵由多个向量组成张量由多个矩阵组成张量是向量和矩阵的推广，PyTorch 中的张量就是元素为同一数据类型多维矩阵。...第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。因此，如果第一矩阵的尺寸或形状为（m×n）第二个矩阵必须是形状（n×x）。所得矩阵的形状为（m×x）。...即两个矩阵的维度必须相等，如果有不相等的维度，则其中一个必须是1.否则将无法计算。...：（1）取第1个矩阵的0维（值为2），作为结果的0维。...（2）令第1个矩阵的1维（值为3）与第2个矩阵的1维（值为3）进行相乘并相加。（3）取第1个矩阵的2为（值为10），作为结果的1维。（4）忽略掉第2个矩阵的0维（值为2）。

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CVPR 2020 | 一种频域深度学习

以ResNet-50为例，频域中的输入特征与第一个残差块连接，通道数调整为192，形成形状为56×56×192的输入特征。...然后，通过将张量3中的每个元素与两个可训练参数相乘，将张量3转换为图中形状为1×1×C×2的张量4。...在推断过程中，张量4中每个频率通道的两个数字被归一化，并作为被采样为0或1的概率，然后逐点地与输入频率通道相乘，得到图4中的张量5。...例如，如果张量4中第i个通道的两个数字是7.5和2.5，则第i个门关闭的概率为75%。换句话说，张量5中的第i个频率通道在75%的时间内都变为零，这有效地阻止了该频率通道在推断过程中的使用。...我们的门控模块与传统的SE-Block有两个不同之处。首先，提出的门控模块输出一个维度为1×1×C×2的张量，其中最后一个维度中的两个数字分别描述了每个频率通道打开和关闭的概率。

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数据增强之裁剪、翻转与旋转

size: 裁剪的图片尺寸 scale: 随机缩放面积比例，默认随机选取 (0.08, 1) 之间的一个数，可以自行修改范围。...size: 裁剪的图片尺寸 vertical_flip: 是否垂直翻转由于这两个方法返回的是 tuple，每个元素表示一个图片，我们还需要把这个 tuple 转换为一张图片的tensor。...其中stack是在张量的某一个维度上进行拼接，默认的为第0维度，[(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops]) 中对crops进行for循环，然后取出的...crop进行totensor的操作转换为张量的形式，得到长度为5的list，然后stack将长度为5的list拼接为一个张量。...()方法接收的是 3 维的 tensor (在 _is_tensor_image()方法里检查是否满足这一条件，不满足则报错)，而经过transforms.FiveCrop返回的是 4 维张量，因此注释这一行

6202 0

从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。...两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。...：两个张量的 trailing dimension（从后往前算起的维度）的轴长相等；或其中一个的长度为1；即，如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度) 的轴长度相符或其中一方的长度为1，...如果你说是6，那么你就错了，答案应该是12.这是因为当两个张量的阶数不匹配的时候，在进行元素间操作之前，TF将会自动地在更低阶数的张量的第一个维度开始扩展，所以这个加法的结果将会变为[[2, 3], [...因为从较低阶数张量的第一个维度开始扩展，所以应该将第二个张量扩展为shape=[2,2]，也就是值为[[1,2], [1,2]]。

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一文让你入门CNN，附3份深度学习视频资源

卷积网络正推动机器视觉的大幅进步，在包括自动驾驶汽车、机器人、无人机和对视觉障碍人士的诊治方面，均具有显而易见的应用价值。图像即四维张量？卷积网络采集图像，并将之处理为张量。...所示为水平呈现的2x3x2张量（想象各二元数组的底元素沿Z轴延伸以直观把握三维数组的命名原因）： ?...CNN如何运行首先，卷积网络认知图像的方式不同于人类。因此，在图像被卷积网络采集、处理时，需要以不同方式思考其含义。卷积网络将图像视为体，也即三维物体，而非仅用宽度和高度测量的平面。...激活映射图上的宽度（或列数）与过滤器在底层图像上移动的步数一致。因为步幅越大，步数越小，所以步幅大则激活映射图小。...也可将两个矩阵生成点积想象为两个函数。图像就是底层函数，而过滤器就是在其上“卷过”的函数。 ? 图像的主要问题在于其高维度，原因是对高维度的处理时间和运算能力成本很高。

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模型层

参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)＋输出层特征数(bias) nn.Flatten：压平层，用于将多维张量样本压成一维张量样本。...没有需要训练的参数。 nn.MaxPool3d：三维最大池化。 nn.AdaptiveMaxPool2d：二维自适应最大池化。无论输入图像的尺寸如何变化，输出的图像尺寸是固定的。...该函数的实现原理，大概是通过输入图像的尺寸和要得到的输出图像的尺寸来反向推算池化算子的padding,stride等参数。 nn.FractionalMaxPool2d：二维分数最大池化。...nn.AvgPool2d：二维平均池化。 nn.AdaptiveAvgPool2d：二维自适应平均池化。无论输入的维度如何变化，输出的维度是固定的。...需要注意的时，默认的输入和输出形状是(seq,batch,feature), 如果需要将batch维度放在第0维，则要设置batch_first参数设置为True。

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入门 | 这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

比如 V_2 表示向量中的第二个元素，在上面淡黄色的图中是-8。矩阵矩阵是一个有序的二维数组，有两个索引。第一个索引表示行，第二个索引表示列。...淡黄色图中有一个矩阵的例子：一个 2×3 的矩阵 (行数×列数)。下图中是另一个矩阵和对应的表示形式。 ? 张量三维张量是按照一定规律排列在方格中的数组，其中一个变量数字表示轴。...对一个矩阵乘以一个向量，可以理解为对矩阵的每一行乘以向量的每一列，运算结果会是一个向量，它的行数和矩阵的行数一样。下图展示了这是如何计算的。...矩阵间的乘法如果你知道如何计算矩阵和向量间的乘法，矩阵间的乘法就也简单了。注意，只有当第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数相等时，才能把它们两个乘起来。...运算结果会是一个矩阵，行数和第一个矩阵的行数相等，列数和第二个矩阵的列数相等。计算方法如下：你只需要将第二个矩阵分成列向量，然后分别将第一个矩阵和每个列向量相乘。

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【深度学习 | CNN】“深入解析卷积神经网络与反卷积：从生活案例到原理的全面指南” （从一维、二维、三维讲解） | 技术创作特训营第一期

尽管实际的卷积神经网络可能更复杂，包含更多的层和参数，但它们都遵循类似的原理注意点：一定要知道一维卷积、二维卷积、三维卷积不同的是方向上的卷积，并且要知道一维卷积如何处理二维/三维数据，二维卷积如何处理三维数据...更一般的，假设输入向量大小为F，卷积核大小为K，步长为S，填充方式为“VALID”（也就是不考虑填充），那么输出向量大小N= (F - K / S) + 1；如果填充方式为“SAME”（不考虑步长，使输入矩阵和输出矩阵大小一样...，该层的输入应该是一个三维张量，形状为 (batch_size, steps, input_dim)，其中 steps 表示时间步数，input_dim 表示每个时间步的输入特征维度。...该层的输出是一个三维张量，形状为 (batch_size, new_steps, filters)，其中 new_steps 是经过卷积和补齐后的时间步数，与原来的时间步数有关。...对于两个长度为n的向量a和b，它们的点积运算结果为：$a·b = a0b0 + a1b1 + ... + an-1*bn-1$两个向量的点积可以表示它们的相似度，从而用于计算神经元的输出值或者用于计算损失函数

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【论文解读】Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks

首先张量分解是将张量分解成多个小张量，但是输出的通道数并没有变化，因此对于1*1的卷积层很难通过张量分解的方法做压缩，而当前很多模型结构都用到了大量的1*1卷积（例如ResNet，GoogleNet，Xception...最后相比于前两种方法，基于通道的裁枝既可以减少通道数，又不会改变数据的存储方式，因此其对于CPU和GPU都有很好的加速效果，同时也不需要实现特殊的卷积操作。...虽然基于通道的裁枝有以上的好处，但是也存在相应的难点。首先，改变一层的通道数，对下一层卷积的输入也是有影响的（输入的特征图通道数变少了）。其次，如何选取删掉的通道也是一个问题。...假设B层到C层的卷积核参数为W，其尺寸为n*c*kh*kw，其中n为输出层C层特征图的通道数，c为输入层B层特征图的通道数，kh*kw为卷积核尺寸，假设输入特征图为X，输出特征图为Y，设batch_size...为N，则X尺寸为n*hin*win*c，Y尺寸为N*Hout*Wout*n。

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这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

比如 V_2 表示向量中的第二个元素，在上面淡黄色的图中是-8。矩阵矩阵是一个有序的二维数组，有两个索引。第一个索引表示行，第二个索引表示列。...淡黄色图中有一个矩阵的例子：一个 2×3 的矩阵 (行数×列数)。下图中是另一个矩阵和对应的表示形式。张量三维张量是按照一定规律排列在方格中的数组，其中一个变量数字表示轴。...矩阵和向量的运算对一个矩阵乘以一个向量，可以理解为对矩阵的每一行乘以向量的每一列，运算结果会是一个向量，它的行数和矩阵的行数一样。下图展示了这是如何计算的。...注意，只有当第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数相等时，才能把它们两个乘起来。运算结果会是一个矩阵，行数和第一个矩阵的行数相等，列数和第二个矩阵的列数相等。...交换律数乘满足交换律，但矩阵乘法并不满足。这意味着，当我们在将两个标量乘在一起的时候：7×3 和 3×7 的结果是一样的，但当我们将两个矩阵相乘起来的时候：A×B 并不等于 B×A。

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