在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ? 在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。...生成张量的操作：有什么区别？ 让我们开始并找出这些不同之处。...你可以将torch.tensor()函数看作是在给定一些参数输入的情况下构建张量的工厂。工厂函数是用于创建对象的软件设计模式。 如果您想了解更多关于它的信息，请点击这里。...torch.from_numpy() 函数仅接受 numpy.ndarrays，而torch.as_tensor() 函数则接受包括其他PyTorch张量在内的各种数组对象。...总结： 至此，我们现在应该对PyTorch张量创建选项有了更好的了解。我们已经了解了工厂函数，并且了解了内存共享与复制如何影响性能和程序行为。
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。...下面是一个简短的代码片段，显示了如何在TensorFlow中使用上面定义的术语来计算一个简单的线性函数。...为了构建一维张量，我们将使用一个NumPy数组，我们将通过传递一个内置的Python列表来构造这个数组。...这个函数接受张量对象，NumPy数组，Python列表和Python标量。...该算法允许在实现中增加两个重要的机器学习概念：成本函数和梯度下降法，以找出函数的最小值。
达到业务目标所需的最低性能是多少？ 有哪些可比较的问题？您能重复使用经验或工具吗？ 是否有人类专业知识？ 您如何手动解决问题？...符号张量使得可以预先指定如何连接操作，并且还允许 TensorFlow 递归推断所有张量的数据类型和形状，鉴于它们的输入的数据类型和形状。...现在让我们继续窥探底层，并看看如何访问函数定义和函数图，以及如何探索图的操作和张量。...这个签名允许具体函数知道要用输入值填充哪些占位符，以及要返回哪些张量： >>> concrete_function.function_def.signature name: "__inference_tf_cube...（具有多个具体函数），如何使用 AutoGraph 和追踪自动生成图形，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。
或者，可以显式指定数据类型，如下所示： f64 = tf.Variable(89, dtype = tf.float64) f64.dtype TensorFlow 具有大量的内置数据类型。...TensorFlow 提供了多种生成这些随机值的方法。 使用tf.random.normal() tf.random.normal()输出给定形状的张量，其中填充了来自正态分布的dtype类型的值。...请注意，此示例显示了如何通过调用 TensorFlow 函数来初始化急切变量。...这种命令式（即刻）风格允许直观的调试，快速的开发迭代，支持 TensorFlow SavedModel格式，并内置支持对 CPU，GPU 甚至 Google 自己的硬件张量处理单元（TPU）进行分布式训练...注意在模型定义中我们如何传递层列表： Flatten接受28 x 28（即 2D）像素图像的输入，并产生 784（即 1D）向量，因为下一个（密集）层是一维的。
如果你定义的变量名称在之前已被定义过，则TensorFlow 会引发异常。可使用tf.get_variable( ) 函数代替tf.Variable( )。...如果变量存在，函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在，会根据给定形状和初始值创建变量。...regularizer:A(张量->张量或无)函数;将其应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys中。正则化-损耗，可用于正则化。...partitioner:可选的callable，它接受要创建的变量的完全定义的TensorShape和dtype，并返回每个轴的分区列表(目前只能分区一个轴)。...aggregation:指示如何聚合分布式变量。可接受的值是在tf.VariableAggregation类中定义的常量。
.): 返回一个张量的指标，该指标给出了张量沿轴的排序顺序。as_dtype(...): 将给定的type_value转换为DType。....): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。function(...): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。...(弃用)invert_permutation(...): 计算张量的逆置换。is_finite(...): 返回x的哪些元素是有限的。is_inf(...): 返回x的哪些元素是Inf。....): 封装一个python函数并将其用作TensorFlow op。py_function(...): 将python函数封装到一个TensorFlow op中，该op急切地执行它。...Numpy兼容性除了numpy upcast uint8和int32到int64，而tensorflow返回与输入相同的dtype之外，它等价于np.sum。
（2）张量的 torch.device device（在我们的例子中是cpu）指定分配张量数据的设备（cpu或GPU）。这决定了给定张量的张量计算将在哪里进行。...去掉张量属性 作为神经网络程序员，我们需要注意以下几点: 张量包含统一类型（dtype）的数据。 张量之间的计算取决于 dtype 和 device。...它们都接受某种形式的数据，并为我们提供了torch.Tensor类的实例。有时候，当有多种方法可以达到相同的结果时，事情可能会变得令人困惑，所以让我们来分解一下。...https://pytorch.org/docs/stable/index.html 我希望现在您已经很好地理解了如何使用PyTorch通过使用数据以及不需要数据的内置函数来创建张量。...在下一篇文章中，我们将更深入地研究需要数据的创建选项，我们将发现这些选项之间的差异，并查看哪些选项工作得最好。下节课见!
目录 优势 Dataset API TFRecord 概念 数据说明 数据存储 常用存储 TFRecord存储 实现 生成数据 写入TFRecord file 存储类型 如何存储张量feature 使用...TFRecord存储： TFRecord是以字典的方式一次写一个样本，字典的keys可以不以输入和标签，而以不同的特征（如学历，年龄，职业，收入）区分，在随后的读取中再选择哪些特征形成输入，哪些形成标签...所以这里展示如何写入三个样本，每个样本有四个feature，分别是标量，向量，矩阵，三维张量（图片）。 1....如何处理类型是张量的feature tensorflow feature类型只接受list数据，但如果数据类型是矩阵或者张量该如何处理？...注：对于数据集特别巨大的情况，请参考YJango：tensorflow中读取大规模tfrecord如何充分shuffle？
那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢？ 实际上，我们可以把Tensor理解成N维矩阵（N维数组）。...2 常量、变量及占位符 Tensorflow中对常量的初始化，不管是对数值、向量还是对矩阵的初始化，都是通过调用constant()函数实现的。...> Tensor("a_11:0", shape=(2, 0), dtype=float64) 如程序2-1所示，函数constant有五个参数，分别为value，name，dtype，shape和verify_shape...图2-1 保存变量生成的相应文件 Saver提供了一个内置的计数器自动为checkpoint文件编号。这就支持训练模型在任意步骤多次保存。...此外，还有一些与变量相关的重要函数，如：eval()等。 认识了常量和变量，Tensorflow中还有一个非常重要的常用函数——placeholder。
，那我们就直接来看如何创建张量。...并且在传入时也会被自动转化为对应的张量。 数据流图 还记得上面例子中的数据流图吗？本节我们就将学习如何创建这样一个数据流图。我们先来解析下这张数据流图的代码。...tf.Variable.assign就是用于赋值的方法，它接受一个新值。它接受的基本和变量声明时接受的相同，不过值得注意的是，输入张量的形状要和声明时相同。...dtype即数据类型，shape指定了占位符的形状，它默认为None，即可接受任意形状的张量。name指定了占位符在图中的名称。 可以看出，占位符的创建中并没有给占位符赋值。...实践 经过上面的介绍，相信你对tensorflow已经有了一个基本的了解，那我们就以上篇教程中的感知机为例，简单介绍下在tensorflow中如何进行机器学习。 以感知机为例 还记得感知机吗？
自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。...我定义了call()函数的第一个输入为x（即图像张量），和第二个输入（可选）method(这是我要选择的调整大小的方法。调整的scale被定义在初始化函数__init__内 。...要坚持使用TensorFlow操作（所以我们总是使用Keras或TensorFlow张量），我们根据取整的scale调整并返回图像。...在get_output_shape_for()函数中我计算并返回输出张量的完整形状。
TensorFlow 可以将 NumPy ndarray无缝转换为 TensorFlow 张量，反之亦然。 变量 到目前为止，我们已经看到了如何创建各种张量对象：常量，操作和占位符。...用序列填充元素 使用随机概率分布填充元素，例如正态分布或均匀分布 使用相同的值填充张量元素 下表列出了一些张量生成库函数，用于使用相同的值填充张量的所有元素： zeros( shape, dtype...='b',shape=[1],dtype=tf.float32,initializer=[-.3]) 初始化程序可以是上面示例中显示的张量或值列表，也可以是内置初始化程序之一： tf.constant_initializer...现在您已经学会了如何定义张量，常量，运算，占位符和变量，让我们了解 TensorFlow 中的下一级抽象，它将这些基本元素组合在一起形成一个基本的计算单元，即数据流图或计算图。...API 在函数式 API 中，模型创建为Model类的一个实例，它接受输入和输出参数。
#张量的重要属性是形状、类型和值，它们分别可以通过张量的shape、dtype属性和numpy()方法获得。...#变量x与普通张量的区别是，变量默认能够被TensorFlow的自动求导机制求导，so常用于定义机器学习模型的参数。...TensorFlow中有大量的张量操作API，包括数学运算、张量形状操作，如tf.reshape(),切片和连接，如tf.concat()等多种类型。...具体而言，给定输入张量input=[batch_size,input_dim],该层对输入张量首先进行tf.matmul(input,kernel)+bias的线性变化（kernel和bias是层中可训练的变量...），然后将线性变换后张量的每个元素通过激活函数activation进行计算，从而输出形状为[batch_size,units]的二维张量。
]]) > print(t / 2) tensor([[0.5000, 1.0000], [1.5000, 2.0000]]) 或者等价地，(2) 这些张量内置的方法: > print...在TensorFlow.js系列中有一篇文章更详细地介绍了广播。这里有一个实际的例子，并讨论了确定一个特定的张量如何广播的算法，所以检查一下，对广播进行更深入的讨论。...对于给定的两个张量之间的比较运算，返回一个形状相同的新张量，每个元素包含一个torch.bool值为True或Faslse。...对于函数的元素操作，我们可以假设这个函数适用于张量的每个元素。...总结 现在，我们应该有一个很好的理解element-wise 的操作，以及如何将它们应用到神经网络和深度学习的张量操作。
根据官网的帮助文档，介绍Random类型的函数，方便自己学习和查看。若是有幸帮到别的朋友，深感荣幸。...,name=None) shape定义维度，mean定义均值，stddev定义方差，dtype定义类型，seed定义种子，name定义名称 例子： import tensorflow as tf # Create...格式：tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None) value是一个给定的张量，seed定义的种子，name定义名称 例子： import tensorflow...shuff)) 结果： [[1 2] [5 6] [3 4]] tf.set_random_seed 设置种子 格式：tf.set_random_seed(seed) seed是给定的种子...要一致还是在定义张量的内部来设置。
张量通常是一个多维数组（就像NumPy的ndarray），但也可以是标量（即简单值，比如42）。张量对于自定义的损失函数、标准、层等等非常重要，接下来学习如何创建和操作张量。...现在你知道如何自定义模型中的任何部分了，也知道如何训练算法了，接下来看看如何使用TensorFlow的自动图生成特征：它能显著提高自定义代码的速度，并且还是可迁移的（见第19章）。...图12-4 TensorFlow是如何使用自动图和跟踪生成计算图的？...因此，要确保使用的是tf.reduce_sum()而不是np.sum()，使用的是tf.sort()而不是内置的sorted()，等等。...最后，学习了TF函数如何提升性能，计算图是如何通过自动图和追踪生成的，在写TF函数时要遵守什么规则。（附录G介绍了生成图的内部黑箱） 下一章会学习如何使用TensorFlow高效加载和预处理数据。
如何设计符号计算图。 函数的功能。 共享变量的妙用。...张量是Theano的核心元素（也是TensorFlow的核心元素），是Theano表达式和运算操作的基本单位。张量可以是标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）等的统称。...import tensor as T #初始化张量 x=T.scalar(name='input',dtype='float32') w=T.scalar(name='weight',dtype='...这节主要介绍第一步如何定义符号变量，其他步骤将在后续小节介绍。 如何定义符号变量？或定义符号变量有哪些方式？...其中标量是0阶张量，向量为1阶张量，矩阵为2阶张量等，以下为创建内置变量的实例： import theano from theano import tensor as T x=T.scalar(name
2.从命名来理解：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味 着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端 的计算过程。 3....2 张量（Tensor）：TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化 的多维数组。...数，作用如下： target：给定连接的url，只有当分布式运行的时候需要给定； graph：给定当前Session对应的图，默认为TensorFlow中的默认图； config：给定当前Session...feed Tensorflow还提供了填充机制(feed)，可以在构建图时使用placeholder类型的 API临时替代任意操作的张量(占位符)，在调用Session对象的run()方法去执行图 时...，但是矩阵在运行的时候给定 m1 = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[2, 3], name='placeholder_1') m2 = tf.placeholder
该OP必须在绘画中使用run方法才能进行真正的计算，并输出结果。 2.3 该使用动态图还是静态图，我需要如何选择？ 在TensorFlow1.13之后，框架是支持静态图和动态图两种方式的。...这使得其没有太多的学习成本。直接拿来就用即可。 3 框架的张量封装 在神经网络框架中，主要是通过张量的封装来完成计算图上的操作的。下面来看看主流框架中是如何对张量进行封装的。...其过程是将给定的样本和标签作为输入节点，通过大量的循环迭代，将图中的正向运算得到输出值，再进行反向运算更新模型中的学习参数。最终使模型产生的正向结果最大化的接近样本标签。...([1, 3]).dtype ) #输出torch.Tensor函数返回的类型：torch.float32 torch.set_default_dtype(torch.float64) #将默认的类型修改成...，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
作者将从Tensor数据类型开始，更详细地讨论这种数据类型提供的内容，以便让读者更好地了解它是如何实际实现的。布局、设备和dtype的三位一体，探讨如何考虑对Tensor类的扩展。...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。...让我们看看这种代码分离在实践中是如何分解的： 调用一个函数的时候，会经历以下步骤： 将Python翻译成C 处理变量调度 处理设备类型/布局调度 我们有实际的内核，它既可以是现代本机函数，也可以是传统的...要执行dtype调度，应该使用AT_DISPATCH_ALL_TYPES宏，用来获取张量的dtype，并用于可从宏调度的每个dtype的lambda。...通常，这个lambda只调用一个模板化的辅助函数。 如何提高工作效率 别编辑header！ 编辑header会导致很长的重构时间，尽量去编辑.cpp文件。
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