输出是另一个张量，它呈现了相同基础数据的不同视图。新张量是一个大小为 2 的 1D 张量，引用了 points 张量中第一行的值。...它们非常详尽且组织良好，将张量操作分成了不同的组： 创建操作 --用于构建张量的函数，如 ones 和 from_numpy 索引、切片、连接、变异操作 --用于改变张量形状、步幅或内容的函数，如 transpose...然而，底层内存只分配一次，因此可以快速创建数据的备用张量视图，而不管Storage实例管理的数据大小如何。 3.7.1 存储索引 让我们看看如何在实践中使用我们的二维点进行存储索引。...1（例如，从points[0,0]到points[1,0]）将会跳过存储中的两个元素，而增加第二个索引（从points[0,0]到points[0,1]）将会跳过存储中的一个元素。...我们将根据需要涵盖张量的其他方面–例如创建张量的视图；使用其他张量对张量进行索引；以及广播，简化了在不同大小或形状的张量之间执行逐元素操作的操作–。
此版本的软件包文档可从http://pytorch.org/docs/0.2.0/获取 我们引入了期待已久的功能，如广播、高级索引、高阶梯度梯度，最后是分布式PyTorch。...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。...此外，每个torch函数列出了其文档中的广播语义。 张量和变量的高级索引 PyTorch现在支持NumPy样式的高级索引的子集。...详情 现在，让我们看看这三个不相容的变化与例子。 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。 PyTorch现在支持广播。 “一维”点行为被认为是不推荐的，并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下会产生Python警告。 例如： ?
今天是该系列的第一篇， 我们直接从 Pytorch 最基础的开始，这部分首先会整理 Pytorch 中数据结构张量的概念和创建方法，然后整理张量的各种操作，最后通过前面所学玩一个简单的线性回归。...在这里插入图片描述 2.张量的简介与创建 这部分内容介绍 pytorch 中的数据结构——Tensor，Tensor 是 PyTorch 中最基础的概念，其参与了整个运算过程，主要介绍张量的概念和属性，...这些参数都比较好理解，layout 这个是内存中的布局形式，一般采用默认就可以。这个 out，表示输出张量，就是再把这个张量赋值给别的一个张量，但是这两个张量时一样的，指的同一个内存地址。...，这些分布均值相等 # 第三种模式 - 均值是张量，方差是标量 - 此时也会根据均值的形状大小，产生同样多个方差相同的分布，从这几个分布中分别取一个值作为结果 mean = torch.arange(...input 表示要索引的张量，mask 表示与 input 同形状的布尔类型的张量。这种情况在选择符合某些特定条件的元素的时候非常好使」，注意这个是返回一维的张量。
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？...PyTorch 允许你定义两种类型的张量，即 CPU 和 GPU 张量。在本教程中，假设你运行的是使用 CPU 进行深度学习运算的机器，但我也会向你展示如何在 GPU 中定义张量： ?...如果张量包含多个元素，你需要指定一个规模（shape）相匹配的张量的梯度。 例如，你可以创建两个张量，将其中一个张量的「requires_grad」设定为 True，将另一个的设定为 False。...在这里我们将解释一下上面用到的参数： N 是批处理大小。批处理大小是观测数据的数量，观测之后权重将被更新。...对输入数据应用了线性变换 torch.nn.ReLU 在元素层级上应用了线性整流函数 torch.nn.MSELoss 创建了一个标准来度量输入 x 和目标 y 中 n 个元素的均方误差 PyTorch
torch.masked_select(input, mask, out = None) 函数的两个关键参数，函数的参数有： input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量； mask(BoolTensor...PyTorch 中的广播机制，换句话说，传入 mask 参数的布尔张量和传入 input 参数的输入张量的形状可以不相等，但是这两个张量必须能够通过 PyTorch 中的广播机制广播成相同形状的张量；...比如对于两个张量来说： 如果两个张量的维度不同，则将维度小的张量进行扩展，直到两个张量的维度一样； 如果两个张量在对应维度上的长度相同或者其中一个张量的长度为 1，那么就说这两个张量在该维度上是相容的...由于只需要对布尔张量进行广播，因此只关注布尔张量，首先为布尔张量添加新的维度，最终两个张量的维度都是 2； 由于布尔张量的第一个维度上的长度和输入张量第一个维度上的长度相等，因此第一个维度相容。...1D 张量，张量中的元素就是被筛选出来的元素值； 传入 input 参数中的输入张量和传入 mask 参数中的布尔张量形状可以不一致，但是布尔张量必须要能够通过广播机制扩展成和输入张量相同的形状；
我会告诉你如何在 autograd 代码中披荆斩棘、什么代码是真正重要的以及怎样造福他人，我还会介绍 PyTorch 为你写核（kernel）所提供的所有炫酷工具。...我们可以将张量看作是由一些数据构成的，还有一些元数据描述了张量的大小、所包含的元素的类型（dtype）、张量所在的设备（CPU 内存？CUDA 内存？）...步幅能让我们做到这一点：要找到一个张量中任意元素的位置，我将每个索引与该维度下各自的步幅相乘，然后将它们全部加到一起。...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。...我们的 CI 是一种非常好的零设置的测试修改是否有效的方法。但在获得返回信号之前你可能需要等上一两个小时。如果你在进行一种将需要大量实验的改变，那就花点时间设置一个本地开发环境。
我会告诉你如何在 autograd 代码中披荆斩棘、什么代码是真正重要的以及怎样造福他人，我还会介绍 PyTorch 为你写核（kernel）所提供的所有炫酷工具。...我们可以将张量看作是由一些数据构成的，还有一些元数据描述了张量的大小、所包含的元素的类型（dtype）、张量所在的设备（CPU 内存？CUDA 内存？） ?...步幅能让我们做到这一点：要找到一个张量中任意元素的位置，我将每个索引与该维度下各自的步幅相乘，然后将它们全部加到一起。...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。...我们的 CI 是一种非常好的零设置的测试修改是否有效的方法。但在获得返回信号之前你可能需要等上一两个小时。如果你在进行一种将需要大量实验的改变，那就花点时间设置一个本地开发环境。
PyTorch使您可以自由地对Dataset类执行任何操作，只要您重写改类中的两个函数即可： __len__ 函数：返回数据集大小 __getitem__ 函数：返回对应索引的数据集中的样本 数据集的大小有时难以确定...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。...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！ ? 因为我们需要将三个数据转换为张量，所以我们将在对应数据的每个编码器上调用to_one_hot函数。...而且，如果您现在尝试加载此数据集，您应该获得跟您当初所期望的数据：正确的批(batch)大小格式的张量。下图显示了批大小为2的张量，但请注意有三个张量： ?
矩阵的形状： MATRIX.shape >>> torch.Size([2, 2]) MATRIX 的深度为两个元素，宽度为两个元素。...PyTorch 中有许多不同的张量数据类型[25]。...）之外，您在 PyTorch 中遇到的其他两个最常见问题是数据类型和设备问题。...8.3 索引（index）和切片（slice） 就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。...Tensor.view(shape) 返回不同 shape 中的原始张量视图，但与原始张量共享相同的数据。
0] tensor(3.14) 一般来说，Pytorch 中调用 op 会为输出张量开辟新的存储空间，来保存计算结果。...op 的计算过程只是在推导输出张量的属性，而输入和输出的却别就只是对同一段内存的解析方式不同。 还有一点需要注意的是，Pytorch 中 tensor 还有内存连续和不连续的概念。...以 4 维张量（shape = [2, 3, 4, 5]）为例，假设现在要顺序打印该张量的每一个元素，下面用代码展示如何计算一维数组的索引： import torch arr = torch.rand(...(input, offset=0, dim1=0, dim2=1) → Tensor 该 op 的功能是，根据 offset，dim1和 dim2 这三个参数从 input 张量中取出对角元素。...首先重新复习一下，顺序访问张量每个元素的时候，每个元素对应的一维索引计算代码： # 假设对于 4 维张量 # shape = [dim1, dim2, dim3, dim4] # stride = [s1
张量用作索引必须是长整型或字节型张量在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时，你可能会遇到一个错误，该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。...例如，在PyTorch中，索引可以是长整型张量（int64）或字节型张量（uint8）。如果作为索引使用的张量不具有正确的数据类型，我们就会得到 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量" 的错误。...在深度学习和数据处理中，张量索引是一个常用的操作，用于选择、提取和修改张量的元素。 张量索引可以是整数索引或布尔索引。...整数索引是使用整数值来指定要选择的元素位置，而布尔索引是通过一个布尔类型的张量来指定要选择的元素位置。 以下是一些常见的张量索引技术：整数索引：使用整数值来选择张量中的元素。...布尔索引允许我们基于某个条件选择元素，即使张量的大小和布尔张量的大小不一致。
这些规则与numpy或PyTorch中尺寸的广播规则非常相似。引用官方的PyTorch文档： 如果两个名称相等（字符串相等），或者至少一个为，则两个名称匹配None。...PyTorch利用了两个运营商- match和unify 为名称的传播。 match 与上面定义的运算符相同，它检查两个命名张量是否可以匹配。...unify是一个运算符，用于确定应将两个输入张量名称中的哪一个传播为结果张量。引用官方的PyTorch文档： unify(A, B)确定哪个名称A并将B其传播到输出。...如果两个名称匹配，则返回两个名称中更具体的一个。如果名称不匹配，则错误。...这是一个Github仓库，展示了如何在PyTorch中使用TPU。
指一个同时具有大小和方向，且满足平行四边形法则的几何對象。理论数学中向量的定义为任何在稱為向量空间的代數結構中的元素。...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...两条边带有具体的 “+” 符号表示加法。在 AI 框架中会稍微有点不同，其计算图的基本组成有两个主要的元素：1）基本数据结构张量和2）基本计算单元算子。...基本数据结构张量：张量通过 shape 来表示张量的具体形状，决定在内存中的元素大小和元素组成的具体形状；其元素类型决定了内存中每个元素所占用的字节数和实际的内存空间大小基本运算单元算子：具体在加速器
Strides实际上是PyTorch的一个显著特征。 Tensor是一个数学概念。在计算机上最常见的表示是将Tensor中的每个元素连续地存储在内存中，将每一行写入内存，如上所示。...假设我想在逻辑表示中访问位置Tensor[0,1]处的元素。通过Stride我们应该这样做： 找出Tensor的任何元素存在的位置，将每个索引乘以该维度的相应Stride，并将它们加在一起。...Tensor扩展 有很多有趣的扩展，如XLA张量，量化张量，或MKL-DNN张量，作为张量库，我们必须考虑是如何适应这些扩展。 当前的扩展模型在张量上提供了四个扩展点。...最常见的布局是跨步张量，但稀疏张量具有不同的布局，涉及2个张量：一个用于索引、一个用于数据。 MKL-DNN张量可能具有更奇特的布局，例如阻挡布局，这不能仅使用步幅来表示。...dtype 描述了它实际存储在张量的每个元素中的含义。这可以是浮点数或整数，或者它可以是例如量化的整数。 顺便说一下，如果你想为PyTorch张量添加一个扩展名，请联系PyTorch官方。
分为3个步骤 计算两个矩阵（preds和targets）之间的差异 平方差矩阵的所有元素以消除负值 计算结果矩阵中元素的平均值 最终结果为均方误差MSE 计算梯度： 使用PyTorch可以自动计算损耗的梯度或导数...现在可以使用SubsetRandomSampler为每个创建PyTorch数据加载器，SubsetRandomSampler从给定的索引列表中随机采样元素，同时创建batch数据。...最后，我们可以通过简单地选择每个输出行中具有最高概率的元素的索引来确定每个图像的预测标签。 这是使用torch.max完成的，它返回最大元素和沿tensor的特定维度的最大元素的索引。...==运算符执行具有相同形状的两个tensor的逐元素比较，并返回相同形状的tensor，对于不相等的元素包含0，对于相等的元素包含1。 将结果传递给torch.sum会返回正确预测的标签数。...我们还将结果乘以-1，结果是预测不良的损失的大正值 最后，获取所有输出行的交叉熵的平均值，以获得一批数据的总体损失 与准确度不同，交叉熵是一种连续且可微分的函数，它还为模型中的渐进改进提供了良好的反馈（
前言 在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。...在PyTorch中，张量是tensor.Tensor 的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...变为(3, 8) 张量的原理 PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。...步幅（stride） 步幅是指在存储中移动到下一个元素所需的步数。了解步幅有助于理解在张量中进行索引和切片时的性能。...广播 广播是一种自动扩展张量的操作，使得形状不同的张量可以进行逐元素的数学运算。
TensorDataset允许我们使用数组索引表示法（上面代码中的[0：3]）访问训练数据的一小部分。 它返回一个元组（或对），其中第一个元素包含所选行的输入变量，第二个元素包含目标。 ?...现在可以使用SubsetRandomSampler为每个创建PyTorch数据加载器，SubsetRandomSampler从给定的索引列表中随机采样元素，同时创建batch数据。 ?...最后，我们可以通过简单地选择每个输出行中具有最高概率的元素的索引来确定每个图像的预测标签。 这是使用torch.max完成的，它返回最大元素和沿tensor的特定维度的最大元素的索引。 ?...==运算符执行具有相同形状的两个tensor的逐元素比较，并返回相同形状的tensor，对于不相等的元素包含0，对于相等的元素包含1。 将结果传递给torch.sum会返回正确预测的标签数。...我们还将结果乘以-1，结果是预测不良的损失的大正值 最后，获取所有输出行的交叉熵的平均值，以获得一批数据的总体损失 与准确度不同，交叉熵是一种连续且可微分的函数，它还为模型中的渐进改进提供了良好的反馈（
简单来说，其重要意义有6个方面： 数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy 数组）转换为 PyTorch 张量，以便能够被深度学习模型处理。...这里交换了维度0和2 如果要在不同维度上交换元素，可以使用索引操作。...# 在不同维度上交换元素 y = x[:, [2, 1, 0]] transpose() 主要用于处理二维张量的维度交换，是在处理矩阵运算时常用的操作。...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量中选择元素的函数。它会返回一个新的张量，其中包含满足掩码条件的元素。...返回的张量是一个一维张量，其中包含满足掩码条件的元素。元素的顺序是按照输入张量在内存中的顺序得到的。 如果要根据某个条件选择元素，并保持原始张量的形状，可以使用 torch.where() 函数。
例如，一个3x3的矩阵的形状是(3, 3)，一个长度为5的向量的形状是(5,)。数据类型（Data Type）：张量可以存储不同的数据类型，如整数（int）、浮点数（float）等。...存储设备（Device）：张量可以存储在不同的设备上，如CPU、GPU等。用于高效地在计算机硬件上进行运算。...列表可以存储不同类型的数据，并且可以根据需要进行动态修改。属性和特点有序性：列表中的元素按照特定顺序排列，每个元素在列表中都有确定的位置。...可变性：列表的大小和内容可以在程序中被修改，可以添加、删除或修改列表中的元素。存储不同类型的数据：列表可以存储不同类型的对象，如整数、浮点数、字符串等。...支持索引和切片：可以通过索引访问列表中的元素，也可以通过切片获取列表的子集。
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