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PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

我们将研究在PyTorch，TensorFlow和NumPy中的堆栈和串联。我们开始做吧。 在大多数情况下，沿着张量的现有轴进行连接非常简单。当我们想沿着新的轴进行连接时，通常会产生混乱。...如何在张量中添加或插入轴 为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...这意味着我们正在扩展现有轴的长度。 当我们叠加的时候，我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上，然后我们沿着这个新的序列。 让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...现在，我们只需要对所有张量执行此操作，就可以沿着第二个轴对它们进行分类。检查unsqueeze的输出可以帮助使这一点变得可靠。...现在，让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如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？
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    tf.unstack

    通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。...尺寸轴的长度。如果没有(默认值)就自动推断。axis: 一个整型数。沿着整型数展开堆栈。默认为第一个维度。负值环绕，所以有效范围是[-R, R]。name: 操作的名称(可选)。...is unspecified and cannot be inferred.ValueError: If axis is out of the range [-R, R).原链接: https://tensorflow.google.cn

    1K20

    tf.compat

    class IndexedSlices: 一组张量切片在给定指标下的稀疏表示。class InteractiveSession: 用于交互式上下文中(如shell)的TensorFlow会话。...cumprod(...): 计算张量x沿轴的累积积。cumsum(...): 沿着轴计算张量x的累积和。custom_gradient(...): 修饰符来定义具有自定义渐变的函数。....): 将params中的切片收集到一个由指标指定形状的张量中。get_collection(...): 使用默认图形对graph. get_collection()进行包装。....): 创建一个对多个操作进行分组的op。guarantee_const(...): 向TF运行时保证输入张量是常数。hessians(...): 在x中构造y对x求和的黑森函数。...tensor_scatter_add(...): 根据指标对现有张量进行稀疏更新。tensor_scatter_nd_add(...): 根据指标对现有张量进行稀疏更新。

    5.3K30

    【NumPy 数组连接、拆分、搜索、排序】

    在 SQL 中，我们基于键来连接表，而在 NumPy 中，我们按轴连接数组。 我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴，则将其视为 0。...我们可以沿着第二个轴连接两个一维数组，这将导致它们彼此重叠，即，堆叠（stacking）。 我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 方法的数组。...此外，您可以指定要进行拆分的轴。 下面的例子还返回三个 2-D 数组，但它们沿行 (axis=1) 分割。 实例 沿行把这个 2-D 拆分为三个 2-D 数组。...实例 使用 hsplit() 方法将 2-D 数组沿着行分成三个 2-D 数组。...(np.sort(arr)) 对 2-D 数组排序 如果在二维数组上使用 sort() 方法，则将对两个数组进行排序： 实例 对 2-D 数组排序 import numpy as np arr =

    19310

    Keras-learn-note(2)

    1.符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。...张量的阶数有时候也称为维度，或者轴，轴这个词翻译自英文axis。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是...要理解“沿着某个轴”是什么意思，不妨看下下面的代码： import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) sum0 = np.sum(a, axis=0) sum1...（我也不知道这个词为神魔出现在这里） 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。

    42210

    Keras-learn-note(1)

    1.符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。...张量的阶数有时候也称为维度，或者轴，轴这个词翻译自英文axis。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是...要理解“沿着某个轴”是什么意思，不妨看下下面的代码： import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) sum0 = np.sum(a, axis=0) sum1...（我也不知道这个词为神魔出现在这里） 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。

    54010

    keras中文文档

    所有的文章均在醒目位置标志标明来源与作者，本文档对该栏目文章的原文不具有任何处置权。如您仍觉不妥，请联系本人（moyan_work@foxmail.com）删除。...pip install keras 对于在Windows上使用Keras的同学，请移步 Keras安装和配置指南 ---- 在Theano和TensorFlow间切换 Keras默认使用Theano作为后端来进行张量操作...，欢迎扫下面的二维码对作者进行小额赞助，以鼓励作者进一步完善文档内容，提高文档质量。...张量的阶数有时候也称为维度，或者轴，轴这个词翻译自英文axis。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是

    4.6K50

    从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

    3.1 tile函数 Tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...所以，对一个[3,2]的张量和一个[3,1]的张量相加在TF中是合法的。（这个机制继承自numpy的广播功能。...其中所谓的单独维度就是一个维度为1，或者那个维度缺失） 4.2 机制 广播的机制是： 先对小的张量添加轴（使其ndim与较大的张量相同）； 再把较小的张量沿着新轴重复（使其shape与较大的相同）； 广播的的限制条件为...，[B, T, H] x [B, T, 1] = [B, T, H] # 这里就进行了张量广播，因为 广播会在缺失维度和(或)轴长度为1的维度上进行，自动进行tile操作 output

    1.7K20

    转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt

    上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来写一个完全相同的网络，通过这种方式了解我们的使用经验如何在不同平台之间迁移...： 通过一个全局的 pooling 操作，沿着空间维度进行特征压缩，将每个二维的特征通道（channel）变成一个实数。这个实数一定程度上具有全局的感受野。...如果输入图像是“channel-last”格式，可以在卷积操作之前加入 fluid.layers.transposeoperator，对输入数据的各个轴进行换序。 2....如何使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 中的 2-d 卷积，2-d pooling，pad 等图像任务中常用计算单元； 3....如何运行一个完整的训练任务，在训练中对测试集样本进行测试。 可以看到 PaddleFluid 和 TensorFlow 的图像操作接口高度相似。

    59730

    Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）

    不要混淆 5D 向量和 5D 张量！一个 5D 向量只有一个轴，并且沿着轴有五个维度，而一个 5D 张量有五个轴（并且可以有任意数量的维度沿着每个轴）。...维度可以表示沿着特定轴的条目数（如我们的 5D 向量的情况），或者张量中轴的数量（比如 5D 张量），这有时可能会令人困惑。...这在 Python 库（如 NumPy 或 TensorFlow）中也被称为张量的ndim。 形状—这是一个描述张量沿着每个轴有多少维度的整数元组。...在先前的示例中，我们使用语法train_images[i]沿着第一个轴选择了一个特定的数字。...广播包括两个步骤： 轴（称为广播轴）被添加到较小的张量中，以匹配较大张量的ndim。 较小的张量沿着这些新轴重复，以匹配较大张量的完整形状。 让我们看一个具体的例子。

    41210

    Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

    它首先沿着图的正向方向（即从输入到输出）进行第一次传递，计算每个节点的值。然后进行第二次传递，这次是在反向方向（即从输出到输入）进行，计算所有偏导数。...让我们使用tf.ragged.constant()创建第二个不规则张量，并沿着轴 0 连接它与第一个不规则张量： >>> r2 = tf.ragged.constant([[65, 66], [], [...111, 102, 102, 101, 101], [99, 97, 102, 102, 232], [21654, 21857], [65, 66], [], [67]]> 结果并不太令人惊讶：r2中的张量是沿着轴...但是如果我们沿着轴 1 连接r和另一个不规则张量呢？...在 TF 函数中处理变量和其他资源 在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。

    18200

    TensorFlow入门：一篇机器学习教程

    在这个TensorFlow教程中，您将学习如何在TensorFlow中使用简单而强大的机器学习方法，以及如何使用它的一些辅助库来调试，可视化和调整使用它创建的模型。...所以，如果你想计算一个向量x的余弦，TensorFlow操作将对通过的张量中的每个元素进行计算。...该参数是可选的，如果不通过，则会沿着所有维度执行缩减。 我们可以看看reduce_sum操作。我们通过一个二维张量，并想要沿着第一维将其缩小。...分割实际上是在重复索引下对元素进行分组，因此，例如，在我们的例子中，我们[0, 0, 1, 2, 2]对张量应用了分割的ID tens1，这意味着第一个和第二个数组将在分割操作之后进行变换（在我们的情况下为总和...Setdiff_idx = [2 3 4] 用TensorFlow进行机器学习 在本节中，我们将用TensorFlow展示一个机器学习用例。

    4.1K10

    深度学习-TensorFlow张量和常用函数

    北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数 本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数 张量类型 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3...1-D 1 vector v = [1,2,3] 2-D 2 matrix m = [[1,2,3],[4,5,6]] n-D n tensor t = [[[ （有n个括号） 张量可以表示0-n阶的数组...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...tf.subtract、tf.multiply、tf.divide 平方、次方与开方：tf.square、tf.pow(t,n次方)、tf.sqrt 矩阵乘：tf.matmul 注意：只有维度相同的两个张量才能进行四则运算...tf.data.Dataset.from_tensor_slices 切分传入张量的第一维度，生成输入特征和标签对，构建数据集：特征和标签配对 Numpy和Tensor格式都可以使用该语句读入数据 data

    45420

    tf.Variable

    与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外，张量类的所有重载运算符都被传递到变量上，因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。...通过将相应的标志之一设置为True，可以动态地对矩阵进行换位或附加(共轭和换位)。这些默认为False。...__pow____pow__( a, *args, **kwargs)计算一个值对另一个值的幂。给定一个张量x和一个张量y，这个操作计算x和y中对应的?。...通过将相应的标志之一设置为True，可以动态地对矩阵进行换位或附加(共轭和换位)。这些默认为False。...sparse_readsparse_read( indices, name=None)根据索引从params坐标轴中收集切片。这个函数支持tf的一个子集。收集,请参阅特遣部队。

    2.8K40

    matlab使用缩放颜色显示图像-imagesc

    imagesc函数基本用法： imagesc(C) 将数组 C 中的数据显示为一个图像，该图像使用颜色图中的全部颜色。C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。...图像将根据需要进行拉伸和定向。 imagesc是将三维数据绘制到2-D曲面上。这个函数最初用于图像数据，是绘制2-D矩阵的一个很好的工具。...我们建议使用imagesc从2-D矩阵绘制数据。 下面的示例展示了如何使用imagesc绘制矩阵以及如何更改颜色轴限制。这个代码创建了一个铜方轴，从视觉上看，几乎具有三维效果。...螺旋函数创建了一个二维矩阵，沿着螺旋路径从中心的1增加到边缘的n^2。imagesc绘制矩阵，使数据均匀地分布在色彩图中。...imagesc是一个有用的函数，可以用来显示2-D数据。上面的例子关闭了坐标轴，但通常情况下，坐标轴将从1开始标记，一直到该维度中的数据点数。

    2.3K30

    【深度学习基础】预备知识 | 数据操作

    通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。   首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。...无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为Tensor）都与Numpy的ndarray类似。...我们将在后面的文章中解释线性代数的重点内容。   我们也可以把多个张量连结（concatenate）在一起，把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量。我们只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。...X == Y   对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制   在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。...在大多数情况下，我们将沿着数组中长度为1的轴进行广播，如下例子： a = torch.arange(3).reshape((3, 1)) b = torch.arange(2).reshape((1,

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    深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

    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。...假设有个张量是一个2阶的张量，这意味着这个张量有2个维度，或者等价于，张量有 2 个轴。 元素被称为存在或沿着轴运行。这个机制受每个轴的长度限制。现在让我们看看轴的长度。...由于第二个轴的长度是4，我们可以沿着第二个轴索引四个位置。...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。...另外，当我们对神经网络进行编程时，我们必须经常执行的一种操作叫做reshape。

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