学习目标 掌握张量基本运算 掌握阿达玛积、点积运算 掌握PyTorch指定运算设备 PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算....张量的基本运算 基本运算中，包括 add、sub、mul、div、neg 等函数, 以及这些函数的带下划线的版本 add_、sub_、mul_、div_、neg_，其中带下划线的版本为修改原数据。...默认会将张量创建在 CPU 控制的内存中, 即: 默认的运算设备为 CPU。...我们也可以将张量创建在 GPU 上, 能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。将张量移动到 GPU 上有两种方法: 1. 使用 cuda 方法 2. 直接在 GPU 上创建张量 3....gpu 版本的 PyTorch # 或电脑本身没有 NVIDIA 卡的计算环境 # 下面代码可能会报错 data = data.cuda() print('存储设备:'
文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说，我们开始吧。 ?...PyTorch中的张量是我们在PyTorch中编程神经网络时会用到的数据结构。 在对神经网络进行编程时，数据预处理通常是整个过程的第一步，数据预处理的一个目标是将原始输入数据转换成张量形式。...---- 引入Pytorch中的张量 torch.Tensor类示例 PyTorch中的张量就是torch.Tensor的Python类的一个实例。...（2）张量的 torch.device device（在我们的例子中是cpu）指定分配张量数据的设备（cpu或GPU）。这决定了给定张量的张量计算将在哪里进行。...去掉张量属性 作为神经网络程序员，我们需要注意以下几点: 张量包含统一类型（dtype）的数据。 张量之间的计算取决于 dtype 和 device。
最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select torch.index_select 是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。...它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...torch.gather torch.gather 是 PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。
PyTorch以其动态计算图、易于使用的API和强大的社区支持，成为科研人员、数据科学家及工程师的首选框架。它不仅简化了模型设计、训练与部署流程，还极大地提高了实验效率和创新能力。...张量的创建 1.1 张量的基本概念 PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。...PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...张量的数值计算 2.1 张量基本运算 基本运算中，包括 add、sub、mul、div、neg 等函数, 以及这些函数的带下划线的版本 add_、sub_、mul_、div_、neg_，其中带下划线的版本为修改原数据...默认会将张量创建在 CPU 控制的内存中, 即: 默认的运算设备为 CPU。
文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。 我们已经见过的PyTorch张量就是PyTorch类torch.Tensor 的实例。...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...在PyTorch中创建张量的最佳选择 考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用
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。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like(input...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...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
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。...5.5000e+01, 4.4000e+01, 8.9082e-39], [2.2000e+01, 4.4000e+01, 2.2000e+01]]) torch.zeros(）：创建元素值全为零的张量...1的张量。...pytorch.tensor() 给定元素手动创建张量 >>> torch.tensor(1) # 零维张量（标量） tensor(1) >>> torch.tensor((1,2)) # 1维张量
对于深度学习，我们需要计算模型参数的导数。PyTorch 提供了在反向传播时跟踪导数的能力而 NumPy 则没有，这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。...PyTorch 为使用 GPU 的快速执行提供了内置支持。这在训练模型方面至关重要。由于 Numpy 缺乏将其计算转移到 GPU 的能力，因此训练模型的时间最终会变得非常大。...中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...torch.sum() 此函数返回输入张量中所有元素的总和。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。
在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2.... PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。...高维张量 【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算 1....基本统计量 基本统计量是对张量中的元素进行整体性描述的统计指标，包括均值、方差、标准差、最大值、最小值等。这些统计量可以帮助我们了解张量的整体分布和特征。 a....分布统计量 对张量中元素分布进行描述的统计指标，包括： 分位数可以帮助我们了解张量中的特定百分比位置的元素值； 偏度可以衡量分布的偏斜程度； 峰度可以衡量分布的尖锐程度。 a.
如果下述函数中的 dim 变量没有显式赋值，则对整个张量进行计算，返回一个值；若 dim 被显性赋值，则对该 dim 内的每组数据分别进行运算。...，每个比较返回一个布尔值，最终返回一个与被比较元素形状相同的张量： torch.eq(input, other, out=None)：如果 input 中的元素等于 output 中的对应元素，返回 True...torch.ge(input, other, out=None)：如果 input 中的元素大于等于 output 中的对应元素，返回 True。...torch.gt(input, other, out=None)：如果 input 中的元素大于 output 中的对应元素，返回 True。...torch.lt(input, other, out=None)：如果 input 中的元素小于 output 中的对应元素，返回 True。
3.PyTorch的不同形态 ---- PyTorch可以通过不同方式形态达到同样的目的。...在Pytorch中，张量的很多运算既可以通过它自身的方法，也可以作为Pytorch中的一个低级函数来实现。...a = torch.tenor(1) a.dtype = torch.int32 4.张量的存储 ---- 张量存储在连续的内存中，被torch.Storage 控制。...5.2 张量的 storage offset ---- 查看张量内的相应元素与内存中第一个元素的相对位移。..., 1.0, 3.0, 5.0，second_point 距离这个张量在内存中的第一个元素的距离是 2。
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...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...：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...[2, 5, 8]]) t_select: tensor([[4, 5, 0], [2, 5, 8]]) 2.2 torch.masked_select 功能：按mask 中的...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
PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。...PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。 ?...它返回从索引start到索引(start+length-1)中的元素。...它接受列表中的元素，从索引2开始，到索引3(=2+2 -1，即start+length-1)。 Narrow()的工作原理类似于高级索引。...在每个张量的值上检查条件(在条件中使用)，如果为真，就用第一个张量中相同位置的值代替，如果为假，就用第二个张量中相同位置的值代替。
增加维度 增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此张量中的元素并没有发生改变，仅仅改变了张量的理解方式。...比如一张 大小的灰度图片保存为形状为 的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为 。 “图片张量的形状有两种约定： 通道在后的约定。...PyTorch 将通道维度放在前面: ” 使用 torch.unsqueeze(input, dim) 可以在指定的 dim 维度前插入一个长度为 1 的新维度。...()) torch.Size([1, 1, 28, 28]) >>> # squeeze函数中dim参数为待删除维度的索引号 >>> # [b,c,h,w]中批量维度的索引为0 >>> x = torch.squeeze...参数不同，在 torch.squeeze(input, dim) 中 dim 参数表示待删除维度的索引号。
view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...本文主要介绍 view 和 reshape 方法，在 PyTorch 中 view 方法存在很长时间，reshape 方法是在 PyTorch0.4 的版本中引入，两种方法功能上相似，但是一些细节上稍有不同...view 只能用于数据连续存储的张量，而 reshape 则不需要考虑张量中的数据是否连续存储 nD 张量底层实现是使用一块连续内存的一维数组，由于 PyTorch 底层实现是 C 语言 (C/C++...如果元素在存储的逻辑结构上相邻，在存储的物理结构中也相邻，则称为连续存储的张量； 如果元素在存储的逻辑结构上相邻，但是在存储的物理结构中不相邻，则称为不连续存储的张量； 为了方便理解代码，先来熟悉一些方法...可以通过 tensor.is_contiguous() 来查看 tensor 是否为连续存储的张量； PyTorch 中的转置操作能够将连续存储的张量变成不连续存储的张量； >>> import torch
卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状 编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...如果我们了解这些特征中的每一个以及它们在张量中的轴位置，那么我们就可以对张量数据结构有一个很好的总体理解。 为了分解这个，我们将从后往前推敲，考虑从右到左的轴。...记住，最后一个轴，也就是我们要开始的轴，是实际数字或数据值所在的轴。 如果我们沿着最后一个轴运行，停下来检查一个元素，我们将看到一个数字。如果我们沿着任何其他轴运行，元素是多维数组。
在PyTorch中，您可以使用Python的PIL库（Pillow）来随机截取图片，然后将其读取为张量。...使用PyTorch的ToTensor类将PIL图像转换为张量。...PyTorch期望这些维度为[Channel, Height, Width]。如果您的张量维度与此不同，可以使用permute方法调整。...我们首先安装了PyTorch和Pillow。 导入必要的模块。 加载一张图片。 随机截取图片的一部分。 将截取的图片转换为张量。 调整张量的维度，使其符合模型的输入要求。...通过以上步骤，我们可以轻松地将图像随机截取并读取为PyTorch张量，以便用于训练或测试。
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。...- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...- 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...PyTorch: PyTorch 是 Facebook（现在称为 Meta）维护的一个开源机器学习库，以其动态计算图和易用性而受到青睐。
今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...在上面这个例子当中，我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2，我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。...如果你学过TensorFlow的话，你会发现matmul是TensorFlow当中点乘的api，Pytorch当中沿用了这个命名。 可以看到，mm和matmul计算得到的结果是一致的。...比较好的办法是使用to方法来进行设备转移。 将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU的并发性能提升计算的效率，这是Pytorch当中常用的手段。...最重要的是，它可以提升我们的计算速度。这当中的原理也很简单，因为在Python的List当中，每一个元素其实都是一个对象。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...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。...对于常量，是不能够在声明指定其需要梯度计算的，如下所示： ?...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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