形状b*n *3的T2 T1形状b*n*3.形状b*n的T2 ->一个布尔张量，指示要在T1中取哪些行_形状为T1 = N*D，T2 = M*D；M< N的两个张量流张量。T1在T2中有行。为T2中的每一行查找T1张量中的行索引 - 腾讯云开发者社区

，等距取三个数 tensor([1., 3., 5.])...张量转化为数值item n.item() 1 张量的拷贝张量的浅拷贝创建张量t1，若运行t2=t1，则是张量的浅拷贝，两者指向同一块内存空间，第一个改变另一个也改变。...[0, ::2] # 表示索引第一行、每隔两个元素取一个 tensor([1, 3]) 注：“:“左右两边为空代表全取。...shape torch.Size([3, 3, 3]) t3[:: 2, :: 2, :: 2] # 每隔两个取一个矩阵，对于每个矩阵来说，行和列都是每隔两个取一个 tensor([[[ 1,...torch.triu(t) 取矩阵t中的上三角矩阵 torch.tril(t) 取矩阵t中的下三角矩阵矩阵运算函数矩阵的基本运算函数描述 torch.dot(t1, t2) 计算

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PyTorch 知识点归纳 —— 第1篇

3....⑥ reshape()方法 : reshape方法会在形状信息不兼容的时候自动生成一个新的张量，并自动复制原始张量的数据(相当于连续调用view方法和contiguous方法） t = torch.randn...2]) t2 = torch.tensor([3, 4]) # 加法 t1 + t2 t1.add(t2) # 减法 t1 - t2 t1.sub(t2) # 乘法 t1 * t2 t1.mul(t2...# 方式1 a.mm(b) # 方式2 a @ b # 方式3 ⑤ 张量的拼接和分割（1）torch.stack()：指定并创建一个维度，把列表沿着该维度堆叠起来，并返回 a...torch.stack((a,b), dim=0) # 横轴方向 torch.stack((a,b), dim=1) # 纵轴方向（2）torch.cat()：函数通过传入的张量列表指定某一个维度

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PyTorch 深度学习入门

张量的两个基本属性是：形状：指数组或矩阵的维数 Rank：指张量中存在的维数代码： # 导入 torch import torch # 创建张量 t1=torch.tensor([1, 2, 3...: \n", t1) print("\nTensor t2: \n", t2) # 张量的秩 print("\nRank of t1: ", len(t1.shape)) print("Rank of...t2: ", len(t2.shape)) # 张量的形状 print("\nRank of t1: ", t1.shape) print("Rank of t2: ", t2.shape) 输出：..."\n") print("Tensor: ",t4, "Data type: ", t4.dtype,"\n") 输出：在 Pytorch 中重构张量我们可以在 PyTorch 中根据需要修改张量的形状和大小...Torch.randn() 返回一个由来自标准正态分布的随机数组成的张量。 3.前向传播：将数据馈送到神经网络，并在权重和输入之间执行矩阵乘法。这可以使用手电筒轻松完成。

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Tensorflow基础入门十大操作总结

tf.Graph()# 定义一个计算图with g.as_default(): ## 定义张量t1,t2,t3 t1 = tf.constant(np.pi) t2 = tf.constant...([1,2,3,4]) t3 = tf.constant([[1,2],[3,4]]) ## 获取张量的阶 r1 = tf.rank(t1) r2 = tf.rank(t2...初始化一个空的计算图 2. 为该计算图加入节点（张量和操作） 3....执行计算图： a.开始一个新的会话 b.初始化图中的变量 c.运行会话中的计算图 # 初始化一个空的计算图g = tf.Graph() # 为该计算图加入节点（张量和操作）with g.as_default...八、把张量转换成多维数据阵列 8.1 获得张量的形状在numpy中我们可以用arr.shape来获得Numpy阵列的形状，而在Tensorflow中则用tf.get_shape函数完成：注意：在tf.get_shape

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Tensorflow基础入门十大操作总结

= tf.Graph() # 定义一个计算图 with g.as_default(): ## 定义张量t1,t2,t3 t1 = tf.constant(np.pi) t2 =...初始化一个空的计算图 2. 为该计算图加入节点（张量和操作） 3....执行计算图： a.开始一个新的会话 b.初始化图中的变量 c.运行会话中的计算图 # 初始化一个空的计算图 g = tf.Graph() # 为该计算图加入节点（张量和操作） with g.as_default...,更高阶张量可以用【n1,n2,n3】表示，如shape=（3,4,5） tf_b = tf.placeholder(tf.int32,shape=(),name="tf_b") tf_c...八、把张量转换成多维数据阵列 8.1 获得张量的形状在numpy中我们可以用arr.shape来获得Numpy阵列的形状，而在Tensorflow中则用tf.get_shape函数完成：注意：在tf.get_shape

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关于张量的Flatten、Reshape和Squeeze的解释 | Pytorch系列（六）

在PyTorch中，我们有两种方法来获得形状: > t.size() torch.Size([3, 4]) > t.shape torch.Size([3, 4]) 在PyTorch中，一个张量的 size...> len(t.shape) 2 我们还可以推导出张量中包含的元素的个数。一个张量中元素的数量(在我们的例子中是12个)等于形状的分量值的乘积。...在我们的例子中，这是: rows * columns = 12 elements 当我们处理一个二阶张量时，我们可以用直观的词行和列。...[2., 2., 3.], [3., 3., 3.] ] ]) 在本例中，我们将阶增加到3，因此我们没有了行和列的概念。...) 我们可以将 t1 和 t2 按行(axis-0)组合如下: > torch.cat((t1, t2), dim=0) tensor([[1, 2], [3, 4],

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PyTorch的Broadcasting 和 Element-Wise 操作 | PyTorch系列（八）

) > t2[0][0] tensor(9.) 这使我们看到 t1 中1的对应元素是 t2 中9的元素。对应关系由索引定义。这很重要，因为它揭示了element-wise 操作的重要特征。...标量的值是0阶张量，这意味着它们没有形状，而我们的张量t1是一个形状为2×2的2阶张量。这是怎么回事呢?让我们分解一下。...对element-wise 运算的相同形状规则是否还可行? # t1 + t2 ???????...低阶张量t2将通过broadcasting 进行变换，以匹配高阶张量t1的形状，element-wise 操作将照常进行。 broadcasting 的概念是理解这个运算将如何进行的关键。...tensor([[3., 5.], [3., 5.]]) broadcasting之后，这两个张量之间的加法运算是同一形状张量之间的element-wise 运算。

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NumPy入门指南(一) | Day1

中的array数据结构，对数组a求和的时间差 b=np.array(a) t3=time.time() sum2=np.sum(b) t4=time.time() print(t2-t1, t4-t3)...”“” NumPy中的数组ndarray ndarray(N-dimensional array object)是NumPy中的多维数组，它是一系列同类型数据的集合，而在Python的列表数据结构中，里面的元素可以是不同类型的数据...[[1 2] [3 4] [5 6]] 二维数组对应的类似excel中的行和列，可以和sql交互 ''' # 二维列表可以看做列表里面放列表 # 取出二维列表list2中的第一个元素 print...(4,6) (3,6) ''' 行数或者列数与多维数组相同的一维数组可以进行计算: 1.行形状相同(会与每一行数组的对应位相操作) 2.列形状相同(会与每一个相同维度的数组的对应位相操作) import...numpy as np # 行形状相同（列数相同） t1 = np.arange(24).reshape((4,6)) t2 = np.arange(0,6) print(t1) print(t2)

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 2

iamarookie.blog.csdn.net/article/details/117651502 TensorFlow2 基本操作2 索引操作简单索引索引 (index) 可以帮助我们快速的找到张量中的特定信息...格式: tf.reshape( tensor, shape, name=None ) 参数: tensor: 传入的张量- shape: 张量的形状- name: 数据名称例子: a =...Boardcasting 可以帮助我们扩张张量的形状但无需实际复制数据....数学运算加减乘除例子: # 定义张量 t1 = tf.ones([3, 3]) t2 = tf.fill([3, 3], 3.0) # 加 add = t1 + t2 print(add)...# 减 minus = t1 - t2 print(minus) # 乘 multiply = t1 * t2 print(multiply) # 除 divide = t1 / t2 print(

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【colab pytorch】张量操作

1、在pytorch中，有以下9种张量类型 ?...([3, 4, 5]) torch.FloatTensor 3 3、命名张量张量命名是一个非常有用的方法，这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作，大大提高了可读性、易用性，防止出错。...9、改变张量的形状 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理， # 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。...例如当参数是3个10x5的张量，torch.cat的结果是30x5的张量，而torch.stack的结果是3x10x5的张量。...(10,5) t2=torch.randn(10,5) t3=torch.randn(10,5) s1=torch.cat([t1,t2,t3],dim=0) s2=torch.stack([t1,t2

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PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

现在，要在PyTorch中向张量添加轴，我们使用 unsqueeze() 函数。请注意，这与压缩相反。...> t1.unsqueeze(dim=0)tensor([[1, 1, 1]]) 在这里，我们正在添加一个轴，也就是这个张量的索引零处的尺寸。这给我们一个形状为1 x 3的张量。...当我们说张量的索引为零时，是指张量形状的第一个索引。现在，我们还可以在该张量的第二个索引处添加一个轴。...> torch.cat( (t1,t2,t3) ,dim=0)tensor([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]) 好了，所以我们取了三个单轴张量，每个张量的轴长为3，现在我们有了一个单张量...现在，让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。

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【他山之石】Pytorch学习笔记

将列表转换成ndarray 1.1.2 random模块生成数组 np.random常用函数生成三行三列随机数指定一个随机种子，使用shuffle打乱生成的随机数 1.1.3 创建特定形状多维数组...，step） linspace(start，stop，num）；num意为“num等分” 1.2 获取元素 [3]取第4个；[3:6]取第4~6个；[1:6:2]第2~6之间隔一个取一个；[: :...-2]逆序隔一个取一个；reshape([5,5])把数据组成5行5列；[1:3 , 1:3]取第一行到第三行的第一列到第三列；[1:3,: ]取第1, 2行；[ : ,1: 3]取第1, 2列 1.3...NumPy的算术运算 1.3.1 相乘 A*B 或 multiply(A, B) 1.3.2 点积 1.4 数组变形 1.4.1 更改数组形状 NumPy中改变形状的函数 reshape改变向量行列...转换为Tensor；A1与B1维数不同，相加自动实现广播，见下图 C=A+B，自动广播 2.4.6 逐元素操作常见逐元素操作 addcdiv( t, t1, t2) 等价于 t+(t1/t2)

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浅谈tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat,tf.reshape,tf.stack

如： t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat(0, [t1, t2]) == [[1..., 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第1维连接 tf.concat(1, [t1, t2]) == [[1, 2, 3, 7, 8, 9],...] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat( [t1, t2]，0) == [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]...注意：tf.pack已经变成了tf.stack 3.tf.reshape 用法：reshape(tensor, shape, name=None):主要通过改变张量形状，可以从高维变低维，也可以从低维变高维...中的reshape(tensor,[1,-1])和reshape(tensor,[-1,1]) 和python 中的reshape用法应该一样 import tensorflow as tf a = [

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条件简化&子查询（1）--Mysql基于规则优化（四十四)

(SELECT m2 FROM t2); 这个查询m1属于哪些值。...行子查询，顾名思义，返回一条记录的子查询 SELECT * FROM t1 WHERE (m1, n1) = (SELECT m2, n2 FROM t2 LIMIT 1); 列子查询，就是返回一列的...SELECT * FROM t1 WHERE m1 IN (SELECT m2 FROM t2 WHERE n1 = n2); 子查询在布尔表达式中的作用布尔表达式的操作符是什么呢？...) FROM t2); 这是行子查询 SELECT * FROM t1 WHERE (m1, n1) = (SELECT m2, n2 FROM t2 LIMIT 1); 注意：这里只能返回标量和行子查询...IN/NOT IN/ANY/SOME/ALL子查询 In和not in，这个布尔表达式的意思是用来判断某个操作数在不在由子查询结果集组成的集合中， SELECT * FROM t1 WHERE (m1,

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深度学习—3.Pytorch基础

一、张量（一）张量介绍张量(也可以叫做Tensors)是pytorch中数据存储和表示的一个基本数据结构和形式，它是一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展。...torch #创建张量 t1=torch.tensor([3,5],dtype=torch.float,requires_grad=True) t2=t1*10 print(t2) print("类型...创建tensor，张量和数组共享内存，指向同一个共享 #张量和数组，一个变换，另一个也变换 t2=torch.from_numpy(arr) arr[0]=1000 print('修改后'.center...(60,'-')) print("数组\n",arr,id(arr)) print("tensor\n",t2,id(arr)) 运行结果： tensor([1, 2, 3, 6], dtype=torch.int32...=1000 t2[-1]=999 print('修改后'.center(60,'-')) print("数组\n",arr,id(arr)) print("tensor\n",t2,id(arr)) #

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纯函数式堆（纯函数式优先级队列）part two ----斜二项堆

c、B型斜链接，让rank为0的树和其中一个rank为r的斜二项树作为另外一个rank为r的树的最左子树， rank为0的树放在最左边。...上图解释rank为r + 1的斜二项树的3种情况： ? 从上图可以看出当r=0时，A型和B型斜链接是相等的。...，就将这两棵树做一个简单链接（在合并过程中都是用简单链接），然后再将结果合并到由剩下的树合并而成的堆中时间复杂度也是O(log n)。 ...在插入一个新的元素时，首先新建一棵rank为0的树，然后我们察看堆中的rank最小两棵斜二项树，如果这两棵树的rank值相同，则将这两棵树和新建的树做一个斜链接（是A型或B型链接看具体的情况），得到的...然后把rank不为零的树和原来的堆合并，最后把rank为零的组逐个插入到堆中，论文中说复杂度是O(log n)，其实认真想一下，找最小是O(log n)，分组的时间复杂度和子树的大小有关，然后合并O

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PyTorch基础介绍

（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。...在计算机中，数字对应数学中的标量（0个索引），数组对应数学中的向量（1个索引），二维数组对应数学中的矩阵（2个索引）。而n维张量，意味着访问特定元素所需要的索引数量是n。...张量取消了上面说的界限，只使用一个n来表示所处理维度的数量。这里秩、轴和形状是使用张量时最关注的三个张量属性，且都与索引有关。...= 0data[2] = 0 #改变原始数组的值print(t1) #输出的结果是“tensor([1. , 2. , 3.])”print(t2) #输出的结果是“tensor([1 , 2...t2 = torch.tensor([ [3 , 4] ]) torch.cat((t1 , t2) , dim=0) #输出的结果是“tensor([[1 , 2], [3 , 4]])” 张量的连接

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CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

在以前的文章中，我们学习了一个张量的形状，然后学习了reshape操作。flatten操作是一种特殊类型的reshape操作，其中所有的轴都被平滑或压扁在一起。...展平张量的特定轴在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...一、创建一个张量表示一批图片 t1 = torch.tensor([ [1,1,1,1], [1,1,1,1], [1,1,1,1], [1,1,1,1] ]) t2...> t = torch.stack((t1, t2, t3)) > t.shape torch.Size([3, 4, 4]) 在这里，我们使用stack() 方法将我们的三个张量序列连接到一个新的轴上....], [3., 3., 3., 3.] ]) 总结：现在，我们应该对张量的展平操作有了一个很好的了解。我们知道如何展平整个张量，并且我们知道展平特定张量尺寸/轴。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （171）-- 算法导论13.2 4题

对于任意一个节点x，如果x在T中的位置为i，那么x在T'中的位置也为i。 2. 对于任意一个节点x，如果x在T中的位置为i，那么x在T'中的位置为i+1。 3....T'的根节点在T中的位置为n-1。 2. T'的左子树在T中的位置为1到n-2。 3. T'的右子树在T中的位置为n。接下来，我们需要证明T'的右子树是T的右子树经过n-1次右旋得到的。...T''的根节点的值等于T的最小值。 2. T''的左子树是T的左子树经过n-1次右旋得到的。 3. T''的右子树是T的右子树经过n-1次右旋得到的。...接下来，我们只需将T1的根节点换成T2的根节点，并进行一次旋转操作，即可将T1转变为T2。...对于任意两棵含 n 个结点的二叉搜索树 T1 和 T2，我们可以通过一系列的旋转操作将 T1 转变为 T2。具体操作如下： • 找到 T1 和 T2 中最深的共同的祖先节点 P。

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numpy基础知识

reshape((2,3)) 修改形状，修改后是新值，而原数组不变 flatten() 展开数组 shape的值：一个值(a, ) —– 一维 —– a表示数组中元素的个数两个值(a, b ) —–...二维 —- a表示数组中元素的行数,b表示数组中元素的列数三个值(a, b,c ) —– 三维 —- a表示数组中元素的块，b表示数组中每一块元素的行数，c表示数组中每一块元素的列数计算数组和...常数：数组中每一个元素和常数进行运算。...，结果：[[0 1] [4 5]] print(t[1:3,0:2]) # 取第二行到第三行对应的第1列到第2列，结果：[[2 3] [4 5]] # 注：其中1:3中3为切片，即含头不含尾，真实值为..., t2)) 竖直拼接 np.hstack((t1, t2)) 水平拼接分割：竖直分割（水平划线）水平分割（竖直划线）交换t[[1,2], :] = t[[2,1], :] 行交换 t[:, [

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深度学习基础：1.张量的基本操作

PyTorch 知识点归纳 —— 第1篇

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