首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

PyTorch,TensorFlow和NumPyStack Vs Concat | PyTorch系列(二十四)

何在张量添加或插入 为了演示添加想法,我们将使用PyTorch。...这意味着我们正在扩展现有长度。 当我们叠加时候,我们创建了一个新这是以前不存在这发生在我们序列所有张量上,然后我们沿着这个新序列。 让我们看看如何在PyTorch实现这一点。...请注意,每个张量都有一个。这意味着cat函数结果也将具有单个。这是因为当我们连接时,我们沿现有的进行连接。请注意,在此示例,唯一存在是第一个。...请注意,由于当前不存在第二个,因此无法沿着第二个合并此张量序列,因此在这种情况下,堆叠是我们唯一选择。 让我们尝试沿第二个堆叠。...现在,让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow做到这一点,我们使用tf.concat()函数,而不是指定一个dim(PyTorch),而是指定一个axis。这两个意思相同。

2.5K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Python人工智能在贪吃蛇游戏中运用与探索(

从上面图中,可以分析出张量基本概念: 「维度」 也就是数据个数。如前图数据有3个,分别指城市,分类,时间。借用生命科学知识,界门纲目科属种即可以表示生物分类七个维度。...「形状」 表示张量沿每个大小(元素个数),也就是shape。前面图矩阵示例形状为(3, 5),3D 张量示例形状为(3, 5, 3)。...比如(2,3)就表示为一维有3个元素,二维两个元素二维张量。 「tensorflow中使用张量优势」 用tensorflow 搭建神经网络,输入层和输出层值都是张量形式。...,例如在DQN,输入是多维描述环境张量,内含许多复杂小数,经处理输出就是代表了上下左右四个可选择动作数字。...它是一个提供多维数组对象,各种派生对象(掩码数组和矩阵),以及用于数组快速操作各种例程,包括数学,逻辑,形状操作,排序,选择,I / O离散傅立叶变换,基本线性代数,基本统计运算,随机模拟等等。

2.3K50

tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()

返回是vector最大值索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量每一个维度都是相对应矩阵行最大值元素索引号。...tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定张量tensor在指定axis上最大值/最小值位置。...sess.run(tf.argmax(A, 1))) print("A沿Y最大值索引为:", sess.run(tf.argmax(A, 0))) print("B沿X最大值索引为...A中所有值和为: 15.0 A沿X和为: [ 3 12] A沿Y和为: [3 5 7] [Finished in 2.4s] 4 tf.equal() tf.equal(real, prediction...)是对比这两个矩阵或者向量相等元素,如果是相等那就返回True,反正返回False,返回矩阵维度和real是一样,我们会在求准确率时候经常用到它 实例 import tensorflow

1.2K60

TensorFlow 分布式之论文篇 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Syst

在计算图中沿普通边流动值(从输出到输入)被称为张量张量是任意维数组,其基本元素类型在计算图构造时被指定或推断出来。...当我们插入发送和接收节点时,我们规范如下:特定设备上特定张量所有用户都使用同一个接收节点,而不是特定设备上每个下游用户都拥有一个自己接收节点。...该函数不仅将沿反向路径计算部分梯度作为输入,还可以选择正向操作输入和输出。图5显示了根据图2示例计算成本梯度。灰色箭头显示梯度函数潜在输入,该函数不用于所示特定操作。...为了支持这一点,一旦客户机在会话设置了计算图,我们 Run 方法允许客户机执行整个图任意子图,并沿图中任意边输入任意数据,以及沿图中任意边获取数据。...如果名称存在端口部分,则如果 Run 调用成功完成,应将节点特定输出张量值返回给客户端。 计算图可以基于输入和输出值进行转换。

3.3K20

深度学习关于张量阶、和形状解释 | Pytorch系列(二)

这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念另一个例子。别搞混了。 阶和 张量阶告诉我们访问(引用)张量数据结构特定数据元素需要多少个索引。...让我们通过观察张量来建立阶概念。 张量 如果我们有一个张量,并且我们想引用一个特定维度,我们在深度学习中使用(axis)这个词。...假设有个张量是一个2阶张量,这意味着这个张量有2个维度,或者等价于,张量有 2 个元素被称为存在或沿着运行。这个机制受每个长度限制。现在让我们看看长度。...现在,假设我们需要重构 t 形状为[1,9]。这将为我们提供一个沿第一个数组和沿第二个九个数字。...,形状分量值乘积必须等于张量元素总数。

3K40

深度学习(六)keras常用函数学习 2018最新win10 安装tensorflow1.4(GPUCPU)+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA失败 导入ten

shape张量,并返回它们元素张量,shape不变。...参数 axis: 想接 **kwargs: 普通Layer关键字参数 Dot keras.layers.Dot(axes, normalize=False) 计算两个tensor样本张量乘积...参数 axes: 整数或整数tuple,执行乘法。 normalize: 布尔值,是否沿执行成绩做L2规范化,如果设为True,那么乘积输出是两个样本余弦相似性。...(inputs) Maximum函数包装 参数: inputs: 长度至少为2张量列表 **kwargs: 普通Layer关键字参数 返回值 输入列表张量之逐元素均值 concatenate...normalize: 布尔值,是否沿执行成绩做L2规范化,如果设为True,那么乘积输出是两个样本余弦相似性。

2.1K10

张量基础操作

接下来我们看看张量基础操作 张量类型转换 在深度学习框架TensorFlow或PyTorch,张量类型转换是一个常见操作。...这通常涉及到将一个张量数据类型转换为另一个数据类型,以便满足特定计算需求或优化内存使用。 TensorFlowTensorFlow,你可以使用tf.cast函数来转换张量类型。...在深度学习框架张量索引操作通常用于访问和修改张量数据。以下是一些基本张量索引操作: 基础索引:可以通过指定张量维度和对应索引值来获取张量特定元素。...布尔索引:布尔索引是使用一个与目标张量形状相同布尔张量选择元素。在布尔张量,True值对应位置元素会被选中并组成一个新张量。...接着,我们创建了一个与t形状相同布尔张量b,并使用布尔索引选择了所有对应b为True元素。最后,我们将结果打印出来。 ️这些就是张量基础操作,下一节我们看看张量其他性质~

9010

tf.math

.): 返回x + y元素。add_n(...): 按元素顺序添加所有输入张量。angle(...): 返回复张量(或实张量)元素参数。argmax(...): 返回一个张量最大值指标。....): 计算张量x沿累积积。cumsum(...): 沿着计算张量x累积和。digamma(...): 计算导数绝对值对数divide(...): 计算Python风格x除以y除法。....): 计算张量沿最大值。segment_mean(...): 沿张量段计算平均值。segment_min(...): 计算张量沿最小值。...除非keepdims为真,否则对于每一项,张量秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后维度。如果为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素张量。...除非keepdims为真,否则对于每一项,张量秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后维度。如果为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素张量

2.5K10

离谱,16个Pytorch核心操作!!

cat() torch.cat() 是 PyTorch 中用于沿指定连接张量函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接,返回一个新张量,不会修改原始张量数据。...dim (int): 指定沿哪个进行连接维度。...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量选择元素函数。它会返回一个新张量,其中包含满足掩码条件元素。...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状掩码张量元素值为 True 表示选择该位置元素元素值为 False 表示不选择该位置元素。...返回张量是一个一维张量,其中包含满足掩码条件元素元素顺序是按照输入张量在内存顺序得到。 如果要根据某个条件选择元素,并保持原始张量形状,可以使用 torch.where() 函数。

23710

离谱,16个Pytorch核心操作!!

cat() torch.cat() 是 PyTorch 中用于沿指定连接张量函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接,返回一个新张量,不会修改原始张量数据。...dim (int): 指定沿哪个进行连接维度。...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量选择元素函数。它会返回一个新张量,其中包含满足掩码条件元素。...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状掩码张量元素值为 True 表示选择该位置元素元素值为 False 表示不选择该位置元素。...返回张量是一个一维张量,其中包含满足掩码条件元素元素顺序是按照输入张量在内存顺序得到。 如果要根据某个条件选择元素,并保持原始张量形状,可以使用 torch.where() 函数。

27311

Pytorch,16个超强转换函数全总结!!

cat() torch.cat() 是 PyTorch 中用于沿指定连接张量函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接,返回一个新张量,不会修改原始张量数据。...dim (int): 指定沿哪个进行连接维度。...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量选择元素函数。它会返回一个新张量,其中包含满足掩码条件元素。...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状掩码张量元素值为 True 表示选择该位置元素元素值为 False 表示不选择该位置元素。...返回张量是一个一维张量,其中包含满足掩码条件元素元素顺序是按照输入张量在内存顺序得到。 如果要根据某个条件选择元素,并保持原始张量形状,可以使用 torch.where() 函数。

38710

Keras-learn-note(2)

1.符号计算 Keras底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras后端。无论是Theano还是TensorFlow,都是一个“符号式”库。...张量阶数有时候也称为维度,或者这个词翻译自英文axis。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]],是一个2阶张量,有两个维度或,沿着第0个(为了与python计数方式一致,本文档维度和从0算起)你看到是[1,2],[3,4]两个向量,沿着第1个你看到是...= np.sum(a, axis=1) print(sum0) print(sum1) 如果从坐标系角度看二维矩阵,所谓0就是沿y负方向,1沿x正方向。...而TensorFlow表达形式是(100,16,32,3),即把通道维放在了最后,这种数据组织方式称为“channels_last”。

39910

Keras-learn-note(1)

1.符号计算 Keras底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras后端。无论是Theano还是TensorFlow,都是一个“符号式”库。...张量阶数有时候也称为维度,或者这个词翻译自英文axis。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]],是一个2阶张量,有两个维度或,沿着第0个(为了与python计数方式一致,本文档维度和从0算起)你看到是[1,2],[3,4]两个向量,沿着第1个你看到是...= np.sum(a, axis=1) print(sum0) print(sum1) 如果从坐标系角度看二维矩阵,所谓0就是沿y负方向,1沿x正方向。...而TensorFlow表达形式是(100,16,32,3),即把通道维放在了最后,这种数据组织方式称为“channels_last”。

51110

TensorFlow入门:一篇机器学习教程

TensorBoard标记常量和汇总节点特定符号,如下所述。 ? 数学与张量张量TensorFlow基本数据结构,它们表示数据流图中连接边。 张量只是标识一个多维数组或列表。...类型:分配给张量元素数据类型。 为了在TensorFlow建立一个张量,我们可以建立一个n维数组。...所以,如果你想计算一个向量x余弦,TensorFlow操作将对通过张量每个元素进行计算。..., argmax函数,该函数返回输入张量上最大值索引, setdiff计算两个数字或字符串列表之间差异, where 函数,这将返回元素从两个传递元素x或y,这取决于传递条件,或 unique... 功能,它将返回一维张量独特元素

4K10
领券