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在GPU上运行，性能是NumPy的11倍，这个Python库你值得拥有

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。...具体来说，标量就是我们通常看到的0阶的张量，如12,a等，而向量和矩阵分别为1阶张量和2阶的张量。 如果通过这些概念，你还不很清楚，没有关系，可以结合以下实例来直观感受一下。...中间大的长方形是一个 Apply 节点，3个圆角矩形（如X）是 Variable 节点，带+号的圆圈是ops，3个圆角小长方形（如matrix）是Types。...updates参数是一个list，其中每个元素是一个元组(tuple)，这个tuple的第一个元素是一个共享变量，第二个元素是一个新的表达式。updatas中的共享变量会在函数返回后更新自己的值。...因Theano采用了张量(Tensor)这个核心元素，在计算方面采用符号计算模型，而且采用共享变量、自动求导、利用GPU等适合于大数据、深度学习的方法，其他很多开发项目也深受这些技术和框架影响。

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    PyTorch的简单实现

    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) #Normalize():先将输入归一化到(0,1)，再使用公式”(x-mean)/std”，将每个元素分布到...我们将使用 torch.nn 库中的多个模块： 线性层：使用层的权重对输入张量执行线性变换； Conv1 和 Conv2：卷积层，每个层输出在卷积核（小尺寸的权重张量）和同样尺寸输入区域之间的点积； Relu...：修正线性单元函数，使用逐元素的激活函数 max(0,x)； 池化层：使用 max 运算执行特定区域的下采样（通常 2x2 像素）； Dropout2D：随机将输入张量的所有通道设为零。...transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) #Normalize():先将输入归一化到(0,1)，再使用公式”(x-mean)/std”，将每个元素分布到...transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) #Normalize():先将输入归一化到(0,1)，再使用公式”(x-mean)/std”，将每个元素分布到

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    目标检测算法YOLO3论文解读

    所以用logistic（sigmoid）代替softmax，因为softmax表示每个框只有一类对象，而sigmoid可以预测多标签分类。那么如何用sigmoid来做多标签分类呢？...然后再添加一些卷积层来处理这个组合的特征图，并最终预测一个类似的张量，尽管现在的大小是原来的两倍。再次执行相同的设计，以预测最终框的尺寸。...仍然使用连续的3×3和1×1的卷积层。 通过上采样对三个不同尺度做预测。如将8*8的特征图上采样和16*16的特征图相加再次计算，这样可以预测出更小的物体。...采用了步长为2的卷积层代替pooling层，因为池化层会丢失信息。...，输出预测结果x,y,w,h,confidence,class_prob 根据不同大小的feature map做多尺度的检测（三种feature map大小分别为13x13x255, 26x26x255

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    【深度学习实验】卷积神经网络（二）：自定义简单的二维卷积神经网络

    torch.nn.functional：PyTorch中的函数形式的神经网络层，如激活函数和损失函数等。 1....特别是当卷积核是可学习的参数时，卷积和互相关在能力上是等价的．因此，为了实现上（或描述上）的方便起见，我们用互相关来代替卷积．事实上，很多深度学习工具中卷积操作其实都是互相关操作。...+ w] * K).sum() return Y 输入：输入张量X和卷积核张量K。...输出：互相关运算结果张量Y，形状为(X.shape[0] - K.shape[0] + 1, X.shape[1] - K.shape[1] + 1)。...通过两个嵌套的循环遍历输出张量Y的每个元素，使用局部相乘和求和的方式计算互相关运算结果。 2.

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    强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

    简单来说，其重要意义有6个方面： 数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy 数组）转换为 PyTorch 张量，以便能够被深度学习模型处理。...view() 返回的新张量与原张量共享内存，即它们指向相同的数据，因此对一个张量的修改会影响另一个。 在某些情况下，view() 无法创建新形状，可以使用 reshape() 函数来代替。...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为 True 表示选择该位置的元素，元素值为 False 表示不选择该位置的元素。...返回的张量是一个一维张量，其中包含满足掩码条件的元素。元素的顺序是按照输入张量在内存中的顺序得到的。 如果要根据某个条件选择元素，并保持原始张量的形状，可以使用 torch.where() 函数。...即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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    深度学习-数学基础

    属性 轴的个数：3D张量有3个轴，类似坐标系 形状：整数元组（元组的概念相见python基础），表示每个周的维度大小，如2*2的矩阵形状为(2,2) 数据类型：float32、uint8、float64...图像：4D张量形状为(样本, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 视频：5D张量，形状为(样本, 帧数, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 张量计算 逐元素计算 遍历整个张量，每个元素进行计算，如张量的加法运算...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量 神经网络计算原理 神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值...因此可以通过数学中的链式法则运算,可以实现神经网络的反向传播,如网络f包含3 个张量运算a、b 和c，还有3个权重矩阵W1、W2 和W3 f(W1, W2, W3) = a(W1, b(W2, c(W3...))) 链式法则： (f(g(x)))' = f'(g(x)) * g'(x) 结束语 神经网络里的数学推导太过复杂，梯度下降算法，包括后面的链式求导如果自己推导的话还是困难，理解就行。

    1.1K10

    Pytorch，16个超强转换函数全总结！！

    简单来说，其重要意义有6个方面： 数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy 数组）转换为 PyTorch 张量，以便能够被深度学习模型处理。...view() 返回的新张量与原张量共享内存，即它们指向相同的数据，因此对一个张量的修改会影响另一个。 在某些情况下，view() 无法创建新形状，可以使用 reshape() 函数来代替。...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为 True 表示选择该位置的元素，元素值为 False 表示不选择该位置的元素。...返回的张量是一个一维张量，其中包含满足掩码条件的元素。元素的顺序是按照输入张量在内存中的顺序得到的。 如果要根据某个条件选择元素，并保持原始张量的形状，可以使用 torch.where() 函数。...即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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    强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

    简单来说，其重要意义有6个方面： 数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy 数组）转换为 PyTorch 张量，以便能够被深度学习模型处理。...view() 返回的新张量与原张量共享内存，即它们指向相同的数据，因此对一个张量的修改会影响另一个。 在某些情况下，view() 无法创建新形状，可以使用 reshape() 函数来代替。...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为 True 表示选择该位置的元素，元素值为 False 表示不选择该位置的元素。...返回的张量是一个一维张量，其中包含满足掩码条件的元素。元素的顺序是按照输入张量在内存中的顺序得到的。 如果要根据某个条件选择元素，并保持原始张量的形状，可以使用 torch.where() 函数。...即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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    详解神经网络算法所需最基础数据结构Tensor及其相关操作

    从上面例子我们可以看成张量定义的规律，所谓n维张量，其实就是一维数组，数组中的每个元素都是n-1维张量。由此可见，3维张量其实就是一个一维数组，数组中的每个元素就是2维数组，相关代码如下： ?...3维张量，这个张量包含3个元素，每个元素是一个2维张量，2维度张量含有两个元素（第二个2），每个元素是一维张量，每个一维张量含有两个（第三个2）常量。...那么作为relu操作后，x变为[1, 0, 0], 也就是把x中小于0的元素全部变成0，大于0则保持不变，我们用代码来实现relu操作： ?...同维度的张量可以做点乘操作，例如[1,2,3] [4,5,6] = 1\4 + 2*5 + 3*6,我们看看一维张量的点乘操作如何用代码实现： ?...如果是一个2维张量与一个1维张量做点乘时，有前提要求就是2维张量中的每个元素，也就是一维张量它元素的个数要与做点乘的1维度张量中元素的个数相同，例如： [ [1,2], [34]] \ [5,6] =

    1.1K41

    【深度学习基础】预备知识 | 线性代数

    在代码中，我们通过张量的索引来访问任一元素。 x[3] 长度、维度和形状   向量只是一个数字数组，就像每个数组都有一个长度一样，每个向量也是如此。...len(x) 4   当用张量表示一个向量（只有一个轴）时，我们也可以通过.shape属性访问向量的长度。形状（shape）是一个元素组，列出了张量沿每个轴的长度（维数）。...如果没有给出矩阵 \mathbf{A} 的标量元素，如式(2)那样，我们可以简单地使用矩阵 \mathbf{A} 的小写字母索引下标 a_{ij} 来引用 [\mathbf{A}]_{ij} 。...，其中张量的每个元素都将与标量相加或相乘。...第一个性质是：如果我们按常数因子 \alpha 缩放向量的所有元素，其范数也会按相同常数因子的绝对值缩放： f(\alpha \mathbf{x}) = |\alpha| f(\mathbf{x})

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    AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？

    下面以公式为例：$$ f(x1,x2)=ln(x1)+x1x2−sin(x2) $$对上述公式转换为对应的计算图。...AI 框架对张量的表示主要有以下几个重要因素：元素数据类型：在一个张量中，所有元素具有相同的数据类型，如整型，浮点型，布尔型，字符型等数据类型格式形状：张量每个维度具有固定的大小，其形状是一个整型数的元组...计算图表示AI框架计算图是用来描述运算的有向无环图，有两个主要元素：节点 (Node) 和边 (Edge)。节点表示数据，如向量、矩阵、张量；边表示具体执行的运算，如加、减、乘、除和卷积等。...基本数据结构张量：张量通过 shape 来表示张量的具体形状，决定在内存中的元素大小和元素组成的具体形状；其元素类型决定了内存中每个元素所占用的字节数和实际的内存空间大小基本运算单元算子：具体在加速器...每个算子接受的输入输出不同，如Conv算子接受3个输入Tensor，1个输出Tensor下面以简单的一个卷积、一个激活的神经网络模型的正向和反向为例，其前向的计算公式为：$$ f(x) = ReLU(Conv

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    PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

    例如，如果我们的输入张量包含三个元素，那么我们的网络将在其输入层中包含三个节点。 因此，我们可以将输入层视为 identity transformation 。...从数学上讲，这是下面的函数 f(x)=x. 我们给任何x 作为输入，我们得到相同的结果 x 作为输出。无论我们使用的是具有三个元素的张量，还是表示具有三个通道的图像的张量，此逻辑都是相同的。...然而，4 * 4仍然是一个悬而未决的问题。让我们现在揭示答案。4 * 4实际上是12个输出通道中每个通道的高度和宽度。 我们从1 x 28 x 28输入张量开始。...当我们将张量传递到输出层时，结果将是预测张量。由于我们的数据具有十个预测类别，因此我们知道我们的输出张量将具有十个元素。...# (6) output layert = self.out(t)#t = F.softmax(t, dim=1) 十个组件中的每个组件内的值将对应于我们每个预测类的预测值。

    4.2K50

    Operators in MXNet-BatchNorm

    如BN层前为FC层, 那么in_data[batchnorm::kData].ndim() == 2, 要想对FC的激活值使用BN操作, 就要先将FC的激活值data拉成4维的 张量, 大小为: batch_size...因此, data - broadcast(mean, data.shape_)就是 BN层的每个样本的激活值 - batch个激活值的均值, 即x1 - mean, x2 - mean, ...,...in_grad输出残差/梯度参数, 向量容器, 每个元素的类型是TBlob. 本层(第l层)的. out_grad输入残差/梯度参数, 向量容器, 每个元素的类型是TBlob....上一层(第l + 1层)的残差/梯度, 计算本层的残差/梯度. in_data输入参数, 向量容器, 每个元素的类型是TBlob....本层(第l层)的输入. out_data输出参数, 向量容器, 每个元素的类型是TBlob. 本层(第l层)的输出. req: 数据操作模式, 向量数组.

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    PyTorch 60-Minute Blitz

    ([2, 8]) 如果是仅包含一个元素的张量，可以使用 .item() 来得到对应的数值： x = torch.randn(1) print(x) print(x.item()) # Output...如果 Tensor 是一个标量（即只包含一个元素的数据），则不需要指定任何参数但是如果它有更多的元素，否则需要指定一个 gradient 参数，其形状与输出（该张量）匹配。...每个张量都有一个 .grad_fn 属性，它引用了一个创建了这个张量的 Function，除非这个张量是用户直接手动创建的，即这个张量的 grad_fn 是 None 。...) 而在实际应用中，我们可能希望使用各种不同的更新规则，如 SGD、Nesterov-SGD、Adam、RMSprop 等，PyTorch 提供了一个较小的包 torch.optim，它实现了所有的这些方法...= x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x =

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    【深度学习基础】预备知识 | 数据操作

    首先，我们可以使用 arange 创建一个行向量 x。这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素（element）。...x = torch.arange(12) x   可以通过张量的shape属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状（shape）。...代码如下： torch.ones((2, 3, 4))   有时我们想通过从某个特定的概率分布中随机采样来得到张量中每个元素的值。...在下面的例子中，我们使用逗号来表示一个具有5个元素的元组，其中每个元素都是按元素操作的结果。...以X == Y为例：对于每个位置，如果X和Y在该位置相等，则新张量中相应项的值为1。这意味着逻辑语句X == Y在该位置处为True，否则该位置为False。

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    从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

    1.1 matmul product（一般矩阵乘积） m x p矩阵A与p x n矩阵B，那么称 m x n 矩阵C为矩阵A与矩阵B的一般乘积，记作C = AB ，其中矩阵C元素[cij]为矩阵A、B对应两两元素乘积之和...1.4 tf.multiply 此函数是：两个矩阵中对应元素各自相乘，即逐元素操作。逐元素操作是指把x中的每一个元素与y中的每一个元素逐个地进行运算。就是哈达玛积。..., int64, complex64, complex128的张量； y: 一个类型跟张量x相同的张量； 返回值： x * y element-wise； 注意： multiply这个函数实现的是元素级别的相乘...1.5 重载 TensorFlow会进行操作符重载，具体是： 元素乘法：tf.multiply()，可以用*运算符代替， 向量乘法：tf.matmul()，可以用@运算符代替。...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。

    1.7K20

    【深度学习实验】前馈神经网络（六）：自动求导

    (2, 2)) print(x.grad) 创建一个2x2的张量x，其所有元素的值都为1，并设置requires_grad为True以启用自动求导功能。...在调用backward()函数之前，打印x的梯度值。由于还没有进行反向传播，x.grad的值为None。 定义一个新的张量y，其值为x的每个元素的平方加上4乘以x的每个元素。...x：定义一个新的张量u，其值为x的每个元素的立方加上2乘以x的每个元素。...由于x的形状为2x2，因此u也将具有相同的形状。 z = u.sum()：定义一个新的标量z，其值为u所有元素的总和。sum()函数将u中的所有元素相加得到一个标量值。...定义计算节点：使用张量之间的数学运算（如加法、乘法、平方等）构建计算节点。 构建计算图：将输入节点和计算节点连接起来，形成一个有向无环图，表示了操作之间的依赖关系。

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