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PyTorch入门笔记-nonzero选择函数

2D 张量；如果 as_tuple 为 True，对于输入张量的每一个维度都返回一个 1D 张量，1D 张量中的元素是沿着该维度上非零元素的索引； 参数 as_tuple 的取值决定了 nonzero...张量为例，简单分析当 as_tuple = False 时的 nonzero 函数，此时的 2D 输入张量为： 2D 输入张量可以看成大家熟悉的矩阵，通过矩阵中的行和列可以索引矩阵中任意元素，此时矩阵中有...as_tuple = False 时的代码进行了两处修改： 将 as_tuple 的参数值从 False 改成 True； 删除了打印输出张量形状的语句，因为当 as_tuple = True 时，nonzero...此时 nonzero 函数返回的元组为 (tensor([0, 1, 1]), tensor([1, 0, 1]))，元组中的两个 1D 张量分别对应矩阵的行和列： 对应矩阵行的 1D 张量中的 3 个元素值分别对应矩阵中...3 个非零元素的行索引； 对应矩阵列的 1D 张量中的 3 个元素值分别对应矩阵中 3 个非零元素的列索引； 此时矩阵中有 3 个非零元素： 1: 位于矩阵的第一行第二列，index_1_row =

5.9K31

PyTorch入门笔记-张量相乘matmul函数02

torch.matmul 函数根据传入参数的张量维度有很多重载函数。为了方便后续的介绍，将传入 input 参数中的张量命名为 a，而传入 other 参数的张量命名为 b。...若 a 为 1D 张量，b 为 2D 张量，torch.matmul 函数： 首先，在 1D 张量 a 的前面插入一个长度为 1 的新维度变成 2D 张量； 然后，在满足第一个 2D 张量（矩阵）的列数...（column）和第二个 2D 张量（矩阵）的行数（row）相同的条件下，两个 2D 张量矩阵乘积，否则会抛出错误； 最后，将矩阵乘积结果中长度为 1 的维度（前面插入的长度为 1 的新维度）删除作为最终...张量（矩阵）的列数（column）和第二个 2D 张量（矩阵）的行数（row）相同的条件下，两个 2D 张量矩阵乘积，否则会抛出错误； 最后，将矩阵乘积结果中长度为 1 的维度（后面插入的长度为 1...具体细节和 a 为 1D 张量，b 为 2D 张量的情况差不多，只不过，一个在 1D 张量的前面插入长度为 1 的新维度（a 为 1D 张量，b 为 2D 张量），另一个是在 1D 张量的后面插入长度为

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PyTorch入门笔记-索引和切片

[j5v6pjj2sj.png] 前言 切片其实也是索引操作，所以切片经常被称为切片索引，为了更方便叙述，本文将切片称为切片索引。索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。 1....>>> import torch >>> # 构造形状为3x3，元素值从0到8的2D张量 >>> a = torch.arange(0, 9).view([3, 3]) >>> print(a) tensor...>>> print(a[0][1]) # 索引张量a的第一行和第二列 tensor(1) 变量 a 是一个(3 x 3)的 2D 张量，即张量 a 包含两个维度： 第一个维度，在 2D 张量中称为行维度...； 第二个维度，在 2D 张量中称为列维度； a[0]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）；a[0][1]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）以及在列维度上取索引号为...[k]中的每一个[]都表示张量的一个维度，从左边开始维度依次增加，而[]中的元素值代表对应维度的索引号，「此时的索引号可以为负数，相当于从后向前索引。」

3.3K20

深度学习-数学基础

在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：如果是分类问题一般预测正确占总预测的比例 神经网络中的数学术语 张量 张量：数据的维度或者是数据的容器 标量：仅包含一个数字的张量叫作标量；切记是一个数字...，不是一维数组，也称为0D张量 向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量） 矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...，一般为数字，同时也存在字符串的情况 张量现实展示 向量数据：2D 张量，形状为 (样本, 特征)。...点积运算 一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量 张量变形 张量变形是指改变张量的行和列...，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

1K10

TensorNetwork，一个能够提高张量计算效率的开源库

我们在一系列论文中介绍了TensorNetwork，其中第一篇介绍了新的库及其API，并概述了非物理学观众的张量网络。在我们的第二篇论文中，我们关注物理学中的特定用例，展示了使用GPU的速度。...在这一点上，开始使用图解符号很有用，其中一个简单地绘制一个圆圈（或其他形状），其中有多条边，从它出来的边的数量与张量的顺序相同。在这种表示法中，标量只是一个圆，一个矢量有一条边，一个矩阵有两条边等。...张量的图表符号 以这种方式表示张量的好处是简洁地编码数学运算，例如，将矩阵乘以矢量以产生另一个矢量，或者将两个矢量相乘以产生标量。这些都是称为张量收缩的更一般概念的例子。 ? 张量收缩的图解表示法。...例如，流行的矩阵乘积状态（MPS）网络将根据Nm个较小的张量来写入T，使得参数的总数仅在N中是线性的，而不是指数的。 ?...在我们的第二篇论文中，我们描述了一种树张量网络（TTN）算法，用于近似周期性量子自旋链（1D）或薄环面（2D）上的晶格模型的基态，并使用TensorNetwork实现该算法。

1.4K20

PyTorch入门笔记-gather选择函数

简单介绍完 gather 函数之后，来看一个简单的小例子：一次将下面 2D 张量中所有红色的元素采集出来。...[x215h32ivd.png] 2D 张量可以看成矩阵，2D 张量的第一个维度为矩阵的行 (dim = 0)，2D 张量的第二个维度为矩阵的列 (dim = 1)，从左向右依次看三个红色元素在矩阵中的具体位置...假设此时列索引的规律是已知并且固定的，我们只需要给出这些红色元素在行上的索引号就可以将这些红色元素全部采集出来。 至此，对于这个 2D 张量的小例子，已知了输入张量和指定行上的索引号。...如果按照从上到下来看三个红色元素，采集元素的顺序和从前面从左向右看的时候不同，此时采集元素的顺序为 1, 5, 6，现在看看此时这三个红色元素在矩阵中的具体位置： 1: 第 0 行的第 1 列 5: 第...1 行的第 2 列 6: 第 2 行的第 0 列 现在行索引号是有规律的：从 0 到 2 逐渐递增。

3.5K30

算法金 | 这次终于能把张量（Tensor）搞清楚了！

PyTorch 张量的操作与应用2.1 创建 PyTorch 张量PyTorch 提供了多种创建张量的方法，最基础的是使用 torch.tensor() 函数，它可以将 Python 列表或 NumPy...# 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...# 创建一个 2D 张量tensor_2d = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 索引访问第二行第二列的元素print(tensor_2d[1, 1])# 切片访问第一行的所有元素...# 创建一个 1D 张量tensor_1d = torch.arange(0, 6)# 重塑为 2x3 的 2D 张量reshaped_tensor = tensor_1d.view(2, 3)# 使用...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。

10800

文本序列中的深度学习

在此设置中，从随机单词向量开始，然后以与神经网络权重相同的方式学习单词向量； - 加载到模型词嵌入中，这些词是使用不同的机器学习任务预先计算出来的，而不是正在尝试解决的任务。...网络将会学习到10000个单词的8维词嵌入空间，将每个输入的整数序列(2D)转换成嵌入层序列(3D浮点张量)，平铺成2D张量，添加一个Dense层做分类。...但是这些解释并没有多大意义，因为这些操作实际上做的是由参数化的权重决定的;并且权重以端到端的方式学习，从每轮训练开始—不可能将这个或那个操作归功于特定目的。...序列数据上的1D卷积 2D卷积在每个小patch上进行卷积操作，和2D卷积类似，1D卷积在局部1D Patch(连续子序列)上进行卷积操作。 这样的一维卷积可以识别序列中的局部特征模式。...序列数据的1D池化 2D池化操作具有1D等效形式：从输入提取1D patch（子序列）并输出最大值（最大池化）或平均值（平均池化）。

3.6K10

PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题...low(int, optional) - 从均匀分布中采样的最小整数，默认为 0； high(int) - 从均匀分布中采样的最大整数，不包括最大整数； >>> import torch >>> # 创建采样自...0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...比如创建一个采样自 [2, 10) 范围均匀分布且形状为 [2, 2] 的 2D 张量。

3.5K30

PyTorch入门视频笔记-创建数值相同的张量

如果张量中的元素值中 0 比较多为稀疏张量，则指定 layout = torch.sparse_coo」； device = None（可选参数）: 指定张量所在的计算设备是 CPU 还是 GPU； requires_grad...通过 torch.zeros(*size) 和 torch.ones(*size) 函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述...比如： 创建 0D 张量只需要指定 size = []； 创建 1D 张量只需要指定 size = [dim0]，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数； 创建 2D 张量只需要指定 size =...创建自定义数值张量 除了将张量的元素值初始化全为 0 或全为 1 的张量依然，有时候也需要全部初始化为某个自定义数值的张量。...([], 5) # 创建1D且元素值为5的张量 vec_a = torch.full([3], 5) # 创建2D且元素值为5的张量 mat_a

1.4K10

PyTorch入门笔记-常见的矩阵乘法

前言 前文介绍了根据传入参数的张量维度决定其实现功能的 torch.matmul 函数。...torch.matmul 函数功能强大，虽然可以使用其重载的运算符 @，但是使用起来比较麻烦，并且在实际使用场景中，常用的矩阵乘积运算就那么几种。...二维矩阵乘法 神经网络中包含大量的 2D 张量矩阵乘法运算，而使用 torch.matmul 函数比较复杂，因此 PyTorch 提供了更为简单方便的 torch.mm(input, other, out...torch.matmul 函数支持广播，主要指的是当参与矩阵乘积运算的两个张量中其中有一个是 1D 张量，torch.matmul 函数会将其广播成 2D 张量参与运算，最后将广播添加的维度删除作为最终...torch.mm 函数不支持广播，相对应的输入的两个张量必须为 2D。

1.5K20

TensorFlow2.0（2）：数学运算

，从运算结果上可以看出，相当于是三维张量中的每一行数据与张量a进行运算，为什么可以这样运输呢？...Broadcasting机制解除了只能维度数和形状相同的张量才能进行运算的限制，当两个数组进行算术运算时，TensorFlow的Broadcasting机制首先对维度较低的张量形状数组填充1，从后向前，...当然，在TensorFlow的Broadcasting机制运行过程中，上述操作只是理论的，并不会真正的将a的形状变成（2,2,3,），更不会将每一行填充[1,2,3]，只是虚拟进行操作，真正计算时，依旧是使用原来的张量...再举一些例子加深理解： [ ] A：(2d array): 5 x 4 [ ] B：(1d array): 1 [ ] Result：(2d array): 5 x 4 ---- [ ] A：(2d array...---- [ ] A (2d array): 2 x 1 [ ] B (3d array): 8 x 4 x 3 5 范数 范数是泛函分析中的概念，指的是一种更宽泛的长度（距离）概念，只要满足非负、

1.9K20

Keras 学习笔记（五）卷积层 Convolutional tf.keras.layers.conv2D tf.keras.layers.conv1D

参数 filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。 kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表， 指明 1D 卷积窗口的长度。...参数 filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。 kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。...参数 filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。 kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表， 指明 1D 卷积窗口的长度。...沿着数据的行和列分别重复 size[0] 和 size[1] 次。 参数 size: 整数，或 2 个整数的元组。 行和列的上采样因子。...该图层可以在图像张量的顶部、底部、左侧和右侧添加零表示的行和列。 参数 padding: 整数，或 2 个整数的元组，或 2 个整数的 2 个元组。

2.8K40

keras doc 6 卷积层Convolutional

看作Convolution2D的快捷版，对例子中（10，32）的信号进行1D卷积相当于对其进行卷积核为（filter_length, 32）的2D卷积。...‘th’模式中通道维（如彩色图像的3通道）位于第1个位置（维度从0开始算），而在‘tf’模式中，通道维位于第3个位置。...‘th’模式中通道维（如彩色图像的3通道）位于第1个位置（维度从0开始算），而在‘tf’模式中，通道维位于第3个位置。...‘th’模式中通道维（如彩色图像的3通道）位于第1个位置（维度从0开始算），而在‘tf’模式中，通道维位于第3个位置。...‘th’模式中通道维（如彩色图像的3通道）位于第1个位置（维度从0开始算），而在‘tf’模式中，通道维位于第3个位置。

1.5K20

PyTorch入门笔记-交换维度

交换维度的操作至少要求张量拥有两个以及两个以上的维度才有意义，因此在介绍交换维度的方式时不再考虑 0D 和 1D 张量。...transpose torch.transpose(input, dim0, dim1) 函数将输入张量 input 的第 dim0 个维度和第 dim1 个维度进行交换，并将交换维度后的张量返回。...transpose 函数能够交换 nD 张量 () 的任意两个不同的维度 (交换相同的维度没有意义)； transpose 函数中的三个参数都是必选参数。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变； 由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t...PyTorch 针对这种多次交换维度的方式提供 permute 函数。 permute 前面提到过 PyTorch 从接口的角度将张量的操作分成两种方式。

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