即使只是将数据输入到预定义的 TensorFlow 网络层，维度也要弄对。当你要求进行错误的计算时，通常会得到一些没啥用的异常消息。...调试一个简单的线性层 让我们来看一个简单的张量计算，来说明缺省异常消息提供的信息不太理想。下面是一个包含张量维度错误的硬编码单（线性）网络层的简单 NumPy 实现。...哎呀， Uxh 的列必须与 X.T的行匹配，Uxh_的维度翻转了，应该为: Uxh_ = torch.randn(nhidden, d) 现在，我们只在 with 代码块中使用我们自己直接指定的张量计算...那么在张量库的内置预建网络层中触发的异常又会如何呢？ 理清预建层中触发的异常 TensorSensor 可视化进入你选择的张量库前的最后一段代码。...例如，让我们使用标准的 PyTorch nn.Linear 线性层，但输入一个 X 矩阵维度是 n x n，而不是正确的 n x d: L = torch.nn.Linear(d, n_neurons)
创建张量的一种方法是通过指定其维度来初始化一个随机张量 describe(torch.Tensor(2, 3)) 使用 Python 列表以声明方式创建张量 我们还可以使用 python 列表创建张量。...torch.sum() 此函数返回输入张量中所有元素的总和。...describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True)) 如果你了解 NumPy ，可能已经注意到，对于 2D 张量，我们将行表示为维度 0，将列表示为维度 1。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...describe(torch.stack([x, x, x],dim = 1)) 我们可以将我们想要连接的张量作为一个张量列表传递，dim 为 1，以沿着列堆叠它。
如果张量为空，也就是没有任何元素，那么它的维度将为 torch.Size([]) 或 (0,)。 我们可以在操作之前执行一个维度检查，确保张量不是空的。...以下是一些常见的张量尺寸操作：获取张量的维度数目：使用 .ndim 属性可以获取张量的维度数目。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，.ndim 将返回值 3，表示该张量有三个维度。...改变张量的形状：使用 .view() 方法可以改变张量的形状，重新组织元素。这可以用于调整张量的维度大小、扁平化张量、转置等操作。但需要注意的是，改变形状时，张量中的元素数量必须保持不变。...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。...这在某些情况下非常有用，例如在进行卷积操作前，可以使用 .unsqueeze() 在张量最前面的维度添加一个通道维度。删除维度：使用 .squeeze() 方法可以删除大小为 1 的维度。
我们通过在索引操作中使用布尔型张量（labels == 1）来选择标签为1的数据。 最后，我们打印出选中的数据，即标签为1的数据集。...index_select(dim, index_tensor)方法是PyTorch中的一个张量操作方法，可用于从输入张量中按指定维度进行索引选择。...该方法将返回一个新的张量，其中包含了按照给定索引张量指定的位置收集的元素。 具体而言，参数说明如下：dim：一个整数，表示要在哪个维度上进行索引选择。该值必须在输入张量的有效范围内。...index_tensor：一个包含索引值的一维整型张量。该张量的形状必须与输入张量中dim维度的大小相同，或者可以广播到与其大小相同。...，我们首先创建一个输入张量x，它是一个4x3的二维张量。
[a9z3dzqs32.png] 合并 合并是指将多个张量在某个维度上合并成一个张量。...以包含批量维度的图像张量为例，设张量 A 保存了 4 张，长和宽为 32 的三通道像素矩阵，则张量 A 的形状为 [4, 3, 32, 32]（PyTorch将通道维度放在前面，即 (batch_size...「从语法上来说，拼接合并操作可以在任意的维度上进行，唯一的约束是非合并维度的长度必须一致。」...比如图像张量形状为 [4, 3, 32, 32] 和形状为 [5, 1, 32, 32] 的张量不能直接在批量维度上进行合并，因为两个图像张量的通道维度的长度不一致，一个是单通道（channels =...1），另一个是三通道（channels = 3）。
例如，一幅RGB图像可以表示为一个三维张量，其中两个空间维度（高度和宽度）和一个颜色维度（红、绿和蓝）。 模型参数：神经网络的权重和偏置通常也以张量形式存储。...它接受一个张量列表作为输入，并返回一个新的张量，其中每个输入张量都沿着新添加的维度进行堆叠。...如果指定步长为2，如 t1[2:8:2]，则会隔一个元素取一个，返回索引为2、4、6的元素形成的新张量。 高级索引：包括布尔索引和掩码索引等。...这意味着你可以使用start:end:step的形式来获取张量的子集。例如，t[1:3]将返回张量t的第2到第3个元素。需要注意的是，步长step必须是正数，因为张量不支持负数步长。...接着，我们创建了一个与t形状相同的布尔张量b，并使用布尔索引选择了所有对应b中为True的元素。最后，我们将结果打印出来。 ️这些就是张量的基础操作，下一节我们看看张量的其他性质~
然后，我们尝试使用一个张量作为参数传递给了view()函数的size参数，这是错误的使用方式，会导致抛出RuntimeError异常。...最后，我们再次查看train_data的形状，发现已经成功将其reshape为(50000, 3, 32, 32)的张量，符合模型输入的要求。...然后，它使用这些信息对原始张量进行重新排列，生成一个新的张量。最后，它返回新的张量，将原始张量的数据复制到新的张量中（如果原始张量和新的张量的大小不匹配，会引发错误）。...需要注意的是，view()函数对张量进行的形状调整必须满足以下两个条件：调整后的张量的元素个数必须与原始张量的元素个数保持一致。...) # 输出: torch.Size([3, 8])# 使用view()函数改变张量的形状为(-1, 2)# -1表示根据其他维度的大小自动推断z = x.view(-1, 2)print(z.shape
如果在合并数据时，希望创建一个新的维度，则需要使用 torch.stack 操作。...dim 指定新维度插入的位置，torch.stack 函数中的 dim 参数与 torch.unsqueeze 函数（增加长度为 1 的新维度）中的 dim 参数用法一致： 当 dim ≥ 0 时，在...比如张量 是形状为 的 3 通道图片张量，张量 是另外一个形状为 的 3 通道图片张量。...2]) torch.cat(tensors, dim = 0) 函数有两个约束： 参数 tensors 中所有需要合并的张量必须是相同的数据类型； 非合并维度的长度必须一致 显然 torch.cat...的 和 两个图片张量，沿着第 0 个维度进行合并（通道维度）后的张量形状为 。
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...； 如果两个张量在所有维度上都是相容的，表示这两个张量能够进行广播，否则会出错； 在任何一个维度上，如果一个张量的长度为 1，另一个张量的长度大于 1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制；...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。...布尔张量的第二个维度上的长度为 1，同样在第二个维度上也相同； 布尔张量的两个维度上都是相容的，因此布尔张量可以进行广播； 在布尔张量的第二个维度上进行复制，最终的布尔张量为： 将输入张量和广播后的布尔张量一一对应...，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；
基本形式为wx+b，其中 x_1,x_2表示输入向量 w_1,w_2表示的是权重，几个输入对应几个权重 b是偏置 g(z)为激活函数 a是输出 神经网络 ?...感受野已经移动至输入 X 的有效像素的最右边，无法向右边继续移动(在不填充 无效元素的情况下) 感受野窗口向下移动一个步长单位(?...= 1)，并回到当前行的行首位置 继续选中新的感受野元素区域，与卷积核运算得到输出-1。 ? 多通道输入，单卷积核 一个卷积核只能得到一个输出矩 阵，无论输入X的通道数量。...多通道输入，多卷积核 当出现多个卷积核，第i的卷积核与输入X运算之后得到第i个输出矩阵 全部的输出矩阵在通道维度上进行拼接stack操作，创建输出通道数的新维度 ?...步长小：感受野以较小的幅度移动窗口，有利于提取更多的信息，输出张量的尺寸更大 步长大：感受野以较大幅度移动窗口，有利于减少计算代价，过滤冗余信息，输出张量的尺寸也更小。
[1yai0esvsr.png] 1. index_select 选择函数 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集...，其中输入张量、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数的三个关键参数，函数参数有： input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量...； dim(int) - 需要对输入张量进行索引的维度； index(LongTensor) - 包含索引号的 1D 张量； out(Tensor, optional) - 指定输出的张量。...函数只能针对输入张量的其中一个维度的一个或者多个索引号进行索引，因此可以通过 PyTorch 中的高级索引来实现。」...这也是为什么即使在对输入张量的其中一个维度的一个索引号进行索引 (此时可以使用基本索引和切片索引) 时也需要使用 PyTorch 中的高级索引方式才能与 index_select 函数等价的原因所在；
sdca_shrink_l1(...): 对参数采用L1正则化收缩步长。shuffle_batch(...): 通过随机打乱张量创建批(弃用)。...如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。...如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。...如果dynamic_pad为真，则只要知道张量的秩就足够了，但是单个维度可能没有形状。...此外，通过shape属性访问的所有输出张量的静态形状的第一个维度值为None，依赖于固定batch_size的操作将失败。参数：tensors: 要排队的张量列表或字典。
注意： （1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。 ...() 函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是6，步长为1。...2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。 3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。...其中步长支持小数 #一个参数 默认起点0，步长为1 输出：[0 1 2] a = np.arange(3) #两个参数 默认步长为1 输出[3 4 5 6 7 8] a = np.arange(3,9...input，在axis轴处给input增加一个为1的维度。
可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿宽度和高度方向的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。...可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿高度和宽度方向的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。...沿给定维度的输出填充量必须低于沿同一维度的步长。 如果设置为 None (默认), 输出尺寸将自动推理出来。...可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 strides: 一个整数，或者 3 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿每一个空间维度的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的步长值。...沿给定维度的输出填充量必须低于沿同一维度的步长。 如果设置为 None (默认), 输出尺寸将自动推理出来。
split torch.split(input, split_size_or_sections, dim = 0) 函数会将输入张量（input）沿着指定维度（dim）分割成特定数量的张量块，并返回元素为张量块的元素...“简单回顾上一小节介绍的 torch.chunk： 使用 torch.chunk 函数沿着 dim 维度将张量均匀的分割成 chunks 块，若式子 结果为： 整数（整除），表示能够将其均匀的分割成...chunks 块，直接进行分割即可； 浮点数（不能够整除），先按每块 （ 为向上取整）进行分割，余下的作为最后一块； ” 比如，将形状为 的张量 ，现在沿着第 1 个维度均匀的分割成...比如，将形状为 的张量 ，现在沿着第 1 个维度分割成 2 块，第一块长度为 1，而第二块长度为 2。...中的每一个整数元素代表分割的块数，而每个块的长度由对应的整型元素决定，因此待分割维度的长度应该等于 list 中所有整型元素之和，否则程序会报错。
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。...axis: 要缩小的尺寸。如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims: 如果为真，则保留长度为1的缩减维度。...axis:要缩小的尺寸。如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims:如果为真，则保留长度为1的缩减维度。...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)。...sorted:如果为真，则得到的k个元素将按降序排列。name:操作的可选名称。返回值：values: 沿最后一个维度切片的k个最大元素。indices: 输入的最后一个维度内的值的索引。
重要注意:以前，对返回张量的就地大小/步长/存储更改(例如resize_ / resize_as_ / set_ / transpose_)也会更新原始张量。...它必须接受上下文ctx作为第一个参数，后面跟随着许多forward()返回的输出，并且它应该返回与forward()输入一样多的张量。每个参数都是梯度w.r。...t为给定的输出，每个返回值为梯度w.r.t为对应的输入。上下文可用于检索前向传递期间保存的张量。它还有一个属性ctx。needs_input_grad作为布尔值的元组，表示每个输入是否需要梯度。...它必须接受上下文ctx作为第一个参数，然后是任意数量的参数(张量或其他类型)。上下文可用于存储张量，然后在向后传递期间检索张量。...在微分过程中运行相同的输入时，结果必须完全匹配(默认值为0.0)，或者在此容忍范围内。注意，梯度中的少量非决定论将导致二阶导数的较大误差。
如果想求这个 tensor 的导数，这个变量必须设为 True。requires_grad 的默认值为 False。...4.2 运算结果为 1 维以上张量的反向传播 ---- 如果结果为1 维以上张量，直接求导会出错： >>> a = torch.tensor([1., 2.], requires_grad=True)...这时候就必须指定 backward() 中的 gradient 变量为一个与创建变量维度相同的变量作为权重，这里以 torch.tensor([1., 1.])...) # 创建一个与 a 维度相同的全 1 张量 >>> a.grad tensor([2., 4.]) 5....如果 是 0 维张量，grad_outputs 可以忽略；否则需要为一个与 维度相同的张量作为权重。 >>> x=torch.tensor([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]
我们当然可以将每个像素的亮度视为一个单独的特征，并将其作为输入传递给我们的密集网络（dense network）。...Example of strided convolution 在前面的例子中，我们总是每次将 kernel 移动一个像素，即步长为1。步长也可以视为卷积层的超参数之一。...图6展示了使用更大步长时的卷积运算。在设计CNN架构时，如果希望感知域重叠较少，或者希望让特征图的空间维度更小，我们可以增加步长。输出矩阵的尺寸（考虑填充和步长时）可以使用以下公式计算。 ?...第一个规则是 kernel 和图像必须具有相同数量的通道。一般而言，图像的处理过程和图3的示例非常相似，但是这次我们是将三维空间中的值对相乘。...如图10所示，dA[l] 作为输入，张量 dW 和 W，db 和 b 以及 dA 和 A 的维度分别相同。第一步是求激活函数关于输入张量的导数，将其结果记为 dZ [1] 。
转换成bool类型的时候，会将非零数字都视为True ''' tf.cast(a, tf.int32) 04 Tensorflow的待优化张量 为了区分需要计算梯度信息的张量与不需要计算梯度信息的张量...''' # 创建32x32的彩色图片输入，个数为4 x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) # 使用卷积神经网络 layer = tf.keras.layers.Conv2D...x[0][1][2][1] # 当维度变的越来越高的时候，[i][j][k]的书写会变的很不方便，我们可以尝试采用[i,j,k]的方法 x[0, 1, 2, 1] # 切片 ''' 切片在每一个维度上的很多使用方法和我们在列表中使用的切片是一样的...tf.expand_dims(x, axis=0) # axis=0表示在高度前面增加一个纬度 # 删除维度 # 删除维度可以看作是增加维度的你操作，和增加维度一样，删除维度只能删除长度为1的维度...(x, axis=2) # 删除所有长度为1的维度 # x = tf.squeeze(x) # 交换维度 # 通过tf.transpose(x,perm=[])可以进行维度的交换 x = tf.random.normal
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