张量(Tensor_list)和张量.numpy()的区别 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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基于numpy.einsum的张量网络计算

通过观察这些示例中的一阶和二阶的张量我们可以得到一个规律：能够用形如var[i]的形式读取和遍历var中的标量元素的就可以称之为一阶张量，能够用形如var[i][j]的形式读取和遍历var中的标量元素的可以称之为二阶张量...那么根据这个客观规律，我们可以再推广到零阶张量和更加高阶的张量： pi = 3.14 P = [[[1]]] Q = [[[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]] 在上述的python...，从张量理论的角度来理解，相当于分别将张量w和张量C表示成了多个张量组合运算的结果。...由多个张量构成的组合运算，我们可以使用张量网络来表示： ? 上图所示的 (a) 和 (b) 就分别表示张量w和张量C的张量网络图。...首先，让我们用一个例子来分析，为什么不同的缩并顺序会对张量网络计算的性能产生影响：给定四个张量为: a_{ijk},b_{jlmn},c_{klo}和d_{mo} 。

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张量与张量网络背景和意义-基础知识

通过观察这些示例中的一阶和二阶的张量我们可以得到一个规律：能够用形如var[i]的形式读取和遍历var中的标量元素的就可以称之为一阶张量，能够用形如var[i][j]的形式读取和遍历var中的标量元素的可以称之为二阶张量...0.88983912] 同时我们也考虑下另外一种张量运算的场景，一个高阶的张量与另外一个高阶的张量进行运算： 1 2 3 4 5 6 7 import numpy as np A = np.random.rand...：C1×2×2=A1×2×2×2⋅B2×2×2C1×2×2=A1×2×2×2⋅B2×2×2，由于这里的多维张量运算已经不能使用普通的numpy.dot来处理，因此我们还是适用了专业的张量计算函数numpy.einsum...，从张量理论的角度来理解，相当于分别将张量w和张量C表示成了多个张量组合运算的结果。...由多个张量构成的组合运算，我们可以使用张量网络来表示：上图所示的(a)(a)和(b)(b)就分别表示张量w和张量C的张量网络图。

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张量的基础操作

张量张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...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。...数学运算：在多线性代数中，张量用于描述涉及多个向量或矩阵的操作。物理和工程：在物理学和工程学中，张量用于描述具有多个方向性质的现象，如应力和应变。...tf.cast函数接受两个参数：要转换的张量和目标数据类型。...在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作：基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。

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张量求导和计算图

情况一：列向量 y 对矩阵 W 求导，其中 y = Wx 根据向量 y (n×1) 和矩阵 W (n×m) 的大小，∂y/∂W 是个三维张量，大小为 n×(n×m)。...和“向量对矩阵”的道理一样，实践中不会像下面显性的把“矩阵对矩阵”的偏导数 (四维张量，矩阵里面套矩阵) 写出来。 ? 我们只是把它们当做中间产出来用。...注：上面矩阵链式法则的表达式这样写可能不严谨，因为我们并不知道矩阵和四维张量之间的乘法是如何定义的。比如根据形状规则可推出 ∂l/∂Y, ∂l/∂X 和 ∂l/∂W 的大小，如下表所示： ?...3 总结本帖除了文中参考的资料 [1] 和[2]，还参考了 [3], [4], [5]。深度学习可以不严谨的认为是各类架构神经网络，神经网络的正向传播就是张量计算，既一连串操作在张量上。...注意我把“中间梯度×局部梯度”该成 dot(中间梯度, 局部梯度)，这个函数实际上是 numpy 里面张量点乘的操作。

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pytorch张量的创建

张量的创建张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...(ndarray) 功能：从numpy创建tensor 从torch.from_numpy创建的tensor于原ndarray共享内存，当修改其中一个数据，另一个也将会被改动。...a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.from_numpy(a) 依据数值创建¶ torch.zeros(*size, out=None, dtype=None,...layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 功能：依size创建全0张量 size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided

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张量的结构操作

Pytorch的低阶API主要包括张量操作，动态计算图和自动微分。如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是【模型之砖】。...动态计算图我们将主要介绍动态计算图的特性，计算图中的Function，计算图与反向传播。本篇我们介绍张量的结构操作。一，创建张量张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...numpy几乎是一样的。...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用torch.where,torch.index_fill 和 torch.masked_fill torch.where可以理解为if的张量版本。...torch.cat和torch.stack有略微的区别，torch.cat是连接，不会增加维度，而torch.stack是堆叠，会增加维度。

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张量的数学运算

Pytorch的低阶API主要包括张量操作，动态计算图和自动微分。如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是【模型之砖】。...在低阶API层次上，可以把Pytorch当做一个增强版的numpy来使用。 Pytorch提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。...前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...标量运算符的特点是对张量实施逐元素运算。有些标量运算符对常用的数学运算符进行了重载。并且支持类似numpy的广播特性。...numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

1、pytorch中的张量（1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...在旧版本中Variable和Tensor的区别在于，Variable可以进行误差的反向传播，而Tensor不可以。 ? Variable默认的requires_grad也是False。...（3）通过torch.tensor()更加灵活的建立常量和变量我们还需要注意的是使用torch,Tensor()和torch.tensor()以及Variable()区别：这里可以直接传入一个列表啦...2、tensorflow中的张量在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor

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什么是张量计算？常见的张量计算引擎介绍

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。...NumPy: NumPy 是 Python 中最基础也是最常用的张量计算库，它提供了强大的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的函数。...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....JAX: JAX 是一个由 Google 研究团队开发的 Python 库，它建立在 NumPy 之上，提供了自动微分、矢量化运算和高效GPU/TPU加速的功能。...JAX 设计用于高性能计算和机器学习研究，它允许用户以非常接近原始 NumPy 代码的方式编写可微分的数值程序。 5.

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TensorFlow的核心概念：张量和计算图

TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...二张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...3，Tensor的数据类型 dtype Tensor的数据类型dtype和numpy中的array的数据类型dtype几乎一一对应。...实际上我们完全可以让step3,step4和step1,step2这两组计算同时由不同的机器进行。表达成计算图后，计算之间的依赖和独立关系变得非常清晰。

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多维张量的几何理解

三维方向定义，适用于2维和3维0、零维张量import tensorflow as tf#零维张量const0 = tf.constant(1, tf.float16)print(const0)运行结果...一维张量没有行和列的概念，只有长度的概念。上述的const1就是长度为4的一维张量，或者称为向量。上面的图仅为示意，代表一维张量只有axis=0这个方向，并不是指这是一个4行的向量。...事实上，tensorflow在做一些运算时，反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。...上面的例子就是4维张量。以三维以上的张量为例：从左边开始数连续的[，最后一个[对应的]中一共两个元素，分别为1， 2，说明深度为2。...，这个四维张量又可以表示为2个 3行4列深度为2的张量。

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Tensorflow的张量类型转换

参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.

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Pytorch 的tensor (张量）的介绍

Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象，它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。...常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...) # 和numpy中的用法基本一致 tensor([1., 2., 3., 4.]) >>> torch.arange(1., 10., 2) tensor([1., 3., 5., 7., 9.]...) >>> torch.linspace(0,1,11) # 和numpy中的用法基本一致 tensor([0.0000, 0.1000, 0.2000, 0.3000, 0.4000, 0.5000...(((1,2),[3,4])) # 2维张量， tuple 和 list 可以混用 tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor 的数据类型，常见的数据类型有 torch.bool

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深度学习-TensorFlow张量和常用函数

北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数张量类型维数阶名字例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中...dtype=int64) In [5]: print(tf.reduce_min(x2)) tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64) tf.reduct_mean/sum 计算张量沿着指定维度的平均值或者和...切分传入张量的第一维度，生成输入特征和标签对，构建数据集：特征和标签配对 Numpy和Tensor格式都可以使用该语句读入数据 data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices

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PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

加、减、乘、除加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...y 的第一个元素为 0，而在 x 和 y 进行除法运算时，y 中的 0 作为了除数。...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...这是因为生成张量 x 和 y 的类型不一致，当然本小节使用的都是 torch.arange 函数生成张量 y，这也是为了说明类型陷阱的问题。...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致；原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。

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PyTorch2:张量的运算

torch.tensor() 复制了原数组的数据, torch.from_numpy() 和 torch.as_tensor() 直接与原数组共享数据。...理由如下： torch.tensor() 和 torch.as_tensor() 的 API 更丰富，可控制的属性更多； torch.Tensor() 会改变数据类型，torch.from_numpy(...torch.sum(input, dim, keepdim=False, dtype=None)：返回张量内元素的和。...torch.cummin(input, dim, out=None)：值与索引为当前位置以前的最小值和最小值的索引。...，返回包含每个元素间比较的最大/小值： torch.max(input, other, out=None) torch.min(input, other, out=None) 这两个函数与上面的降维函数中的同名函数的区别在于上面的两个函数的输入是一个张量

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PyTorch1: 张量的性质

2.张量的数据类型 ---- 张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、 16位、32位和64位。...比如两个张量a和b相加，既可以写成torch.add(a,b)，也可以写成a.add(b)。 3.2 赋值语句： ---- 很多张量的属性既可以在创建时声明，也可以在之后任何时间声明。...5.张量的size，storage offset 和stride ---- 我们先定义一个张量： >>> points = torch.tensor([[1.0, 4.0], [2.0, 1.0], [...Tensor.size() >>> points.size() torch.Size([3, 2]) Tensor.shape >>> points.shape torch.Size([3, 2]) 可以看出，两者的区别在于...Tensor.view() 和 Tensor.reshape() 的维度中可以有一个 -1，表示该维的长度由其他维度决定。Tensor.resize() 的维度中不能有 -1。

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PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

1.2 torch.stack 功能：在新创建的维度 dim 上进行拼接（会拓宽原有的张量维度） tensors：张量序列 dim：要拼接的维度 t = torch.ones((2, 3))...进行切分返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度...注意list中长度总和必须为原张量在改维度的大小，不然会报错。...：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...True 进行索引返回值：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

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Tensor（张量）的简介与运用

张量（Tensor）是一个很重要的概念。在TensorFlow中所有的数据都用张量来表示，当然张量可以被简单得理解为多维数组。...其中零阶张量表示标量（scalar），一阶张量表示向量（vector），n阶张量就是n阶数组。...但是张量在TensorFlow中的实现并不想Numpy那样是数组的形式，而只是运算结果的引用，即是一种计算过程。...可以看到其计算结果是一个结构 add代表的是名称（节点名称），0代表是来自节点的第几个输出 shape是数组的结构，是一个一维数组，它的长度为2 dtype是数据类型，注意要是a和b的类型不匹配此代码将无法执行

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陈天奇：在深度学习框架之间共享张量——内存张量结构DLPack的PythonAPI来了

、语义和实现细节的内容。...深度学习从业人员或多或少都会有了解，诸如 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架，确实为深度学习的快速原型设计和模型部署提供了强大的工具箱。...一种解决的方法是，在内存中直接将张量从一个框架传递到另一个框架，而不发生任何数据复制或拷贝。而DLPack，就是张量数据结构的中间内存表示标准，它是一种开放的内存张量结构，用于在框架之间共享张量。...下载地址： https://gitee.com/mirrors/DLPack 此外，DLPack的开发者不打算实现Tensor和Ops，而是将其用作跨框架重用张量和操作的公共桥梁。...此外，最近，DLPack的开发者陈天奇更新了一则Git，标题为：“为 DLPack 添加PythonAPI、语义和实现细节”，在其中讨论了添加的详细内容、以及要引用DLPack本身的什么内容。

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