文章目录 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...[[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]]) shape:torch.Size([2, 3, 3]) # 在第二维度上进行了拼接...：在维度dim 上，按 index 索引数据 返回值：依index 索引数据拼接的张量 input : 要索引的张量 dim 要索引的维度 index 要索引数据的序号 code： t = torch.randint...，而torch.index_select通过该张量索引原tensor并且拼接返回。...返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量 t = torch.randint
广义相对论完全由张量语言表述，爱因斯坦从列维-奇维塔本人那里学了很多张量语言（其实是Marcel Grossman,他是爱因斯坦在苏黎世联邦理工学院的同学，一个几何学家，也是爱因斯坦在张量语言方面的良师益友...看起来，张量是一个物理学概念，不过在这里，我们不用想的那么复杂，简单来理解，张量就是一个多维数组，当然如果它的维度是0那就是一个数，如果维度是1那就是一个矢量，或者称作一维数组。...2.从列表到张量 搞过Python的应该都知道列表这个东西，也可以认为是数组，比如像下面这样定义一个列表 a = [1.0, 2.0, 3.0] a[0] #按位置索引访问列表元素 这时候就返回其中的值...或者我们可以用一个二维张量来标识三个点，可以看到二维张量跟列表的列表是一样的表现形式，里面会嵌套一层[]，如果要三维张量就再嵌套一层[]，不断嵌套，我们可以构建足够多维度的张量 points = torch.tensor...使用shape方法查看张量的形状,这里返回的size表示这是一个三行二列的张量（数组） points.shape out:torch.size([3,2]) tips:当我们用索引访问张量中的元素，或者张量中的张量时
一是Tensors（张量）和Variables（变量）的合并；二是官方终于支持Windows系统了。 ?...以下是本次更新的主要内容： 重大核心变化： Tensors和Variables合并了 有的运算会返回零维张量（标量） volatile flag作废了 可以通过torch.dtype、torch.device...和torch.layout更好地管理数据类型属性 支持编写不区分设备的代码 除此之外，PyTorch在张量、神经网络、分布式训练等方面增加了一些新功能，包括： 张量 全面支持高级索引 支持快速傅立叶变换
完全不同的是，张量分解的办法只用到层的权重，假设网络层是参数化的，它的权重能够用一个矩阵或者是一个低秩的张量来表示。这意味这个它们在参数化的网络下效果最佳。像 VGG 神经网络设计为完全参数化的。...在卷积层上张量分解 二维卷积层是一个多维矩阵（后面用 - 张量），有四个维度： cols x rows x input_channels x output_channels....遵循 SVD 的例子，我们想要以某种方式将张量分解成几个更小的张量。卷积层转换为几个较小近似的卷积层。...CP 分解让我们推广了张量。 使用 CP 分解，我们的卷积核，一个四维张量公式，可以近似为一个选定的 R： ? 我们希望 R 对于有效的分解是小的，但是对保持近似高精度是足够大的。...Tucker 分解减少了二维卷积层操作的输入和输出通道的数量，并且使用逐点卷积来切换 2D 卷积之前和之后的通道数量。 我觉得有趣的是网络设计中的常见模式，逐点和深度卷积，自然而然出现在这些分解中！
内部命令,以反斜线开始 \ ,如: \l 显示所有数据库 2.
世界上许多最棘手的科学挑战，如开发高温超导体和了解空间和时间的本质，都涉及到处理量子系统的复杂性。使这些挑战变得困难的原因是这些系统中的量子态数量呈指数级增长，使得暴力计算变得不可行。...虽然低阶张量很容易用一个明确的数字数组或一个数学符号来表示，例如 Tijnklm（其中索引的数量代表张量的阶数），一旦我们开始谈论高阶，这种符号就变得非常麻烦。...张量的每条线也有一个尺寸，就是那条边的大小。例如，表示物体通过空间的速度的矢量将是三维的一阶张量。 ?...我们可以将这个高维向量重新整形为一个N阶张量，然后将我们的图像集合中的所有张量相加，得到一个总张量Ti1,i2,...,iN 封装集合。...TensorNetwork库旨在促进这种工作，我们的第一篇论文描述了库如何用于一般张量网络操作。 物理样例中的表现 TensorNetwork是张量网络算法的通用库，因此它也应该对物理学家有用。
例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...接下来我们看看张量的基础操作 张量类型转换 在深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，张量类型转换是一个常见的操作。...例如，对于一个二维张量 tensor，可以使用 tensor[i, j] 来获取第 i 行第 j 列的元素。 切片索引：可以用来选择张量的子张量。...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。...多维索引：对于多维张量，可以通过指定多个维度的索引来访问数据，例如 tensor[i, j, k] 将访问三维张量中第 i 层、第 j 行、第 k 列的元素。
错误原因维度为3的张量可以被看作是一个三维数组，其中的每个元素都可以通过三个索引来确定其位置。通常情况下，我们可以使用三个索引来访问或操作张量的元素。...张量的索引是指通过指定索引来访问张量中特定位置的元素或子集。 在Python中，张量的索引操作与其他数据结构（如列表、数组）中的索引操作类似。...对于一维张量，可以直接使用索引值来获取对应位置的元素；对于高维张量，需要逐个指定每个维度上的索引值。...创建一个二维张量y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 使用索引访问元素print(y[0, 1]) # 输出: 2切片索引切片索引用于访问张量中的子集。...通过索引访问的张量元素仍然是一个张量，可以进一步进行操作。在索引操作中，可以使用负数表示从后向前索引（如-1表示最后一个元素）。
，然后利用张量积实现低维语素向量的量子纠缠态数学表示，从而得到高维的单词表示。...02 纠缠张量形式的词嵌入压缩表示 相关工作 Word2ket 通过张量积，表示单个词嵌入为若干低维向量的纠缠张量形式，其公式如下： 其中 、r 为秩、n 为阶， 表示张量积。...Word2ket 只需要存储和使用这些低维的向量来构建高维的词向量，从而实现参数有效降低。...既然低维向量是组成纠缠张量的基本单位，同时语素是构成单词的基本单位。...对于词表中的第 j 个词 ，利用其语素索引向量 从 r 组参数化的语素嵌入矩阵中索引出相应的语素向量，并通过张量积进行纠缠张量表示得到相应的词嵌入，该过程形式化如下： 通过以上方式，MophTE
张量类型的转化 张量类型的隐式转化 张量类型的隐式转化 转化为默认浮点型（32位） 转化为双精度浮点型 转化为16位整数 张量的维度 创建高维张量 查看张量的维度ndim 查看形状shape/size...张量的拷贝 张量的浅拷贝 张量的深拷贝clone 张量的索引 张量的符号索引 一维张量索引 二维张量索引 三维张量索引 张量的函数索引 视图view 张量的分片函数 分块：chunk函数 拆分：split...t.short() 张量的维度 创建高维张量 查看张量的维度ndim # 使用ndim属性查看张量的维度 t1.ndim 查看形状shape/size # 使用shape查看形状 t1.shape #...，二维张量可以视为两个一维张量组合而成，而在实际的索引过程中，需要用逗号进行分隔，分别表示对哪个一维张量进行索引、以及具体的一维张量的索引。...三维张量索引 在二维张量索引的基础上，三维张量拥有三个索引的维度。我们将三维张量视作矩阵组成的序列，则在实际索引过程中拥有三个维度，分别是索引矩阵、索引矩阵的行、索引矩阵的列。
张量和张量操作在执行计算任务中，数据常常被组织成一个高维数组，整个计算任务的绝大部分时间都消耗在高维数组上的数值计算操作上。...高维数组和高维数组之上的数值计算是神经网络的核心，构成了计算图中最重要的一类基本算子。在 AI 框架的数据中主要有稠密张量和稀疏张量，这里先考虑最为常用的稠密张量。...张量作为高维数组，是对标量，向量，矩阵的推广。...下面是针对形状为 (3, 2, 5) 的三维张量进行表示。图片虽然张量通常用索引来指代轴，但是始终要记住每个轴的含义。...例如针对形状为 (3, 2, 4, 5) 的四维张量进行表示，其内存表示如图中右侧所示。图片高维数组为开发者提供了一种逻辑上易于理解的方式来组织有着规则形状的同质数据，极大地提高了编程的可理解性。
标量（Scalar）: 是0阶张量，代表单一数值。 2. 向量（Vector）: 是1阶张量，即一维数组。 3. 矩阵（Matrix）: 是2阶张量，即二维数组。 4....高阶张量: 三维及以上维度的数组，如三维张量可以想象为一个立方体，每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。...- 图像处理：图像可以视为三维张量（高度、宽度、颜色通道），张量运算用于图像的滤波、卷积、池化等操作。 - 自然语言处理：文本数据可以编码为高维张量，用于词嵌入、句子表示等任务。...张量计算的高效实现通常依赖于专门的软件库（如TensorFlow、PyTorch）和硬件加速器（GPU、TPU），这些工具能够处理大规模数据集并加速训练过程。...虽然严格来说，NumPy 不是一个专门为深度学习设计的张量库，但它是许多其他库（如 SciPy 和 Pandas）的基础，并且在许多机器学习任务中被广泛使用。 2.
例如，如果我们的张量是三维的，但是我们使用了四个索引来访问其中的元素，就会导致该错误的出现。张量形状不匹配：我们在操作张量时，可能会将不同维度的张量混淆在一起。...例如，我们试图对一个三维张量执行只适用于二维张量的操作，就会导致该错误的发生。...如果张量是三维的，那么我们应该使用三个索引来访问其中的元素。如果索引数量不正确，我们需要根据具体情况进行修正。张量形状匹配：确保在进行张量操作时，所使用的张量具有相同的形状。...布尔索引：我们可以使用布尔值的张量来选择满足特定条件的元素。条件可以是比较运算符（如 >, <, == 等）或逻辑运算符（如 &, |, ~ 等）的组合。...这意味着对索引结果的任何更改都会反映在原始张量上。索引操作的结果可以是具有降维、多维或相同维度的张量，具体取决于索引的方式。 以上是张量索引的基本概念和操作。
张量可以同时沿着任意一维或多维展开。如果你不想沿着一个特定的维度展开张量，你可以设置它的参数值为-1。...2. permute() 这个函数返回一个张量的视图，原始张量的维数根据我们的选择而改变。例如，如果原来的维数是[1,2,3]，我们可以将它改为[3,2,1]。该函数以所需的维数顺序作为参数。...4. narrow() 这个函数返回一个新的张量，这个张量是原来张量的缩小版。这个函数的参数是输入张量、要缩小的维数、起始索引和新张量沿该维数的长度。...例如，在一个2D张量中，使用[:，0:5]选择列0到5中的所有行。同样的，可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而，在高维张量中，对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。...5. where() 这个函数返回一个新的张量，其值在每个索引处都根据给定条件改变。这个函数的参数有：条件，第一个张量和第二个张量。
使用init初始化器构造张量 张量的属性 张量的属性包括形状、数据类型、单个元素大小、占用字节数量、维数、元素个数和每一维步长。...形状是一个tuple，数据类型是MindSpore的一个数据类型，单个元素大小是每一个元素占用字节数，占用字节数量是总字节数，维数是秩，元素个数是所有元素的个数，每一维步长是每一维所需要的字节数。...张量索引和张量运算 Tensor索引与Numpy索引类似，索引从0开始编制，负索引表示按倒序编制，冒号:和 ...用于对数据进行切片。...Tensor与NumPy互相转换 稀疏张量 稀疏张量是一种特殊类型的张量，其中大部分元素的值为零。在一些应用场景中，如推荐系统、分子动力学、图神经网络等，数据的特征往往是稀疏的。...COOTensor COO（Coordinate Format）稀疏张量格式用于表示在给定索引上非零元素的集合，包括indices（非零元素下标）、values（非零元素的值）和shape（稀疏张量的形状
特别地，当我们特指神经网络中的数据表示时，通常会提到所谓的张量。一个张量就是一个可以容纳N维数据的容器。...数学上讲，张量不仅仅是一个数据容器，除了保存数值型数据，它也包括张量之间合法的线性变换。这种变换的例子如：叉积（cross product）和点积（dot product）。...虽然上面的描述都是正确的，但理论上和机器学习实践中所指的张量还是会有细微差别。我们暂时简单地将他们视为数据结构，下图概括了张量和标量、向量跟矩阵的关系，以及如何用Numpy创建各种数据类型的代码。...矩阵就是把数字放入网格内（想象行和列），是一个2维的张量。...通常谈到张量时，都是将矩阵的概念推广到N>=3维。为了避免混淆，我们通常只把3维或更高维度的张量称为张量（通常而言，把标量‘42’称为张量没什么好处，只会让人困惑）。
如果我们使用了其他类型的张量，如浮点型（Float）、整型（Int）、布尔型（Bool）等，就会触发这个错误。解决方法下面介绍几种解决方法，以帮助您正确处理这个错误。...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。...x，它是一个4x3的二维张量。...对于按行选择，我们传递参数dim=0表示按行进行索引选择，index=torch.tensor([0, 2])是一个包含索引值的一维张量，它表示我们要选择输入张量中的第0行和第2行。...对于按列选择，我们传递参数dim=1表示按列进行索引选择，index=torch.tensor([1, 2])是一个包含索引值的一维张量，它表示我们要选择输入张量中的第1列和第2列。
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"。...确保正确的维度这个错误的另一个常见原因是索引张量没有所需的维度。例如，如果你要索引一个二维张量，那么索引张量也应该是一个二维张量。确保索引张量的形状和大小与你尝试索引的张量的维度匹配。4....张量索引是指通过索引获取张量中的特定元素或子集。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。...，如使用整数张量或多维索引。...掌握张量索引技术可以帮助我们更好地处理和操作张量数据。总结"张量用作索引必须是长整型或字节型张量" 错误发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时，但是索引张量的数据类型不适合用于索引。
标量（Scalar）:单个实数，如1、2、3、4，我们可以说标量的维度是0。 向量（Vector）:通过[]来包裹的n个实数的集合，如[1,2,3]，向量的维度是1。...矩阵（Matrix）:n行m列实数的有序集合，如[[1,2],[3,4]]，矩阵的维度是2。 张量（Tensor）:当数据的维度大于2的时候，我们就可以把它称为张量了。...创建标量 a = tf.constant(1.2) # 创建向量 b = tf.constant([1, 2]) # 创建矩阵 c = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) # 创建3维张量...tf.zeros([2, 2, 3]) # 创建全1的3维张量 tf.ones([2, 2, 3]) # 创建自定义数值的张量 tf.fill([], -1) tf.fill([5], -1) tf.fill...张量也提供了通过索引和切片进行部分数据读取的方式，并且这两类方法的使用频率是非常高的。
# 创建两个形状不同的张量a = torch.ones((3, 1))b = torch.ones((1, 5))# 使用广播机制进行加法2.5 张量的索引与切片索引和切片是访问和修改张量特定元素的基本操作...在深度学习模型中，张量的运算不仅限于基础数学运算，还包括如卷积、池化、归一化等高级操作，这些都是构建深度学习模型的关键部分。...与向量、矩阵的关系：张量是向量和矩阵的高维推广，能够表示更复杂的数据结构。PyTorch 张量的操作与应用创建张量：介绍了使用 torch.tensor() 和从 NumPy 数组创建张量的方法。...基本属性：了解了张量的 dtype、shape 和 device 等基本属性。数学运算：探讨了张量的逐元素运算、矩阵乘法、广播机制以及索引与切片。...实战演练与技巧深度学习中的应用：张量在构建和训练深度学习模型中的实际应用，如卷积神经网络。性能优化：分享了利用 GPU 加速和内存管理的技巧。
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