访问Theano中的张量的函数 - 腾讯云开发者社区

7.2.3 Theano中的导数译者：Python 文档协作翻译小组，原文：Derivatives in Theano。...计算梯度现在让我们使用Theano来完成一个稍微复杂的任务：创建一个函数，该函数计算相对于其参数x的某个表达式y的导数。为此，我们将使用宏T.grad。例如，我们可以计算相对于的梯度。...有关微分内部工作原理的其他信息，也可以在更高级的教程扩展Theano中找到。计算Jacobian 在Theano的用语中，术语Jacobian表示函数相对于其输入的一阶偏导数的张量。...为了手动计算某些函数y相对于某个参数x的雅可比矩阵，我们需要使用scan。我们所做的是循环y中的条目，并计算y [i]相对于x的梯度。...原因是y_i将不再是x的函数，而y[i]仍然是。计算Hessian 在Theano中，术语Hessian具有通常的数学概念：它是由函数的二阶偏导数组成的矩阵，该函数的输出为标量和输入为向量。

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

我们只需要将列表作为参数传递给函数，我们就有了它的张量形式。...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。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 此函数在张量的非连续索引这种复杂索引中很有用

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Pytorch中张量的高级选择操作

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。

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张量的基础操作

这通常涉及到将一个张量的数据类型转换为另一个数据类型，以便满足特定的计算需求或优化内存使用。 TensorFlow 在TensorFlow中，你可以使用tf.cast函数来转换张量的类型。...tf.cast函数接受两个参数：要转换的张量和目标数据类型。...torch.stack() 函数用于在新的维度上堆叠张量。...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。...多维索引：对于多维张量，可以通过指定多个维度的索引来访问数据，例如 tensor[i, j, k] 将访问三维张量中第 i 层、第 j 行、第 k 列的元素。

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张量的结构操作

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。...张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...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。...（布尔索引） #结果是1维张量 g = torch.masked_select(scores,scores>=80) print(g) 以上这些方法仅能提取张量的部分元素值，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量...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。

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PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

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。...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。...你可以将torch.tensor()函数看作是在给定一些参数输入的情况下构建张量的工厂。工厂函数是用于创建对象的软件设计模式。如果您想了解更多关于它的信息，请点击这里。...二、Default dtype Vs Inferred dtype 好了，在我们把torch.Tensor()构造函数从我们的列表中删除之前，让我们复习一下打印出来的张量输出的不同之处。...这是torch.Tensor() 构造函数缺少配置选项的示例。这也是使用 torch.tensor() 工厂函数创建张量的原因之一。让我们看一下这些替代创建方法之间的最后隐藏的区别。

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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。...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

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Pytorch 中的 5 个非常有用的张量操作

2. permute() 这个函数返回一个张量的视图，原始张量的维数根据我们的选择而改变。例如，如果原来的维数是[1,2,3]，我们可以将它改为[3,2,1]。该函数以所需的维数顺序作为参数。...当我们想要对不同维数的张量进行重新排序，或者用不同阶数的矩阵进行矩阵乘法时，可以使用这个函数。 3. tolist() 这个函数以Python数字、列表或嵌套列表的形式返回张量。...4. narrow() 这个函数返回一个新的张量，这个张量是原来张量的缩小版。这个函数的参数是输入张量、要缩小的维数、起始索引和新张量沿该维数的长度。...5. where() 这个函数返回一个新的张量，其值在每个索引处都根据给定条件改变。这个函数的参数有：条件，第一个张量和第二个张量。...这里，它检查张量a的值是否是偶数。如果是，则用张量b中的值替换，b中的值都是0，否则还是和原来一样。此函数可用于设定阈值。如果张量中的值大于或小于某一数值，它们可以很容易地被替换。 - EOF -

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C语言函数中链式访问的一个有趣的题目

C语言函数中链式反应访问的一个有趣的小例题推荐哔哩哔哩比特鹏哥的这个视频——讲解链接首先什么是函数链式访问把一个函数的返回值作为另外一个函数的参数。...("%d\n", len); //输出 3 //一句话搞定 //这就是链式访问，像一个链条一样将函数有机的串在了一起 printf("%d\n", strlen("abc")); /.../输出还是3 } 一个有趣的问题下面这段代码最后输出的结果是什么 #include int main(void) { printf("%d", printf("%d", printf...("%d", 43))); return 0; } 开始我认为结果就是43，但是最后的答案是4321....这里要补充一点小知识： 1.printf("",)括号中的内容依次是，格式化字符串-输出地址 2.printf()的返回值就是打印在屏幕上的字符个数这样这串代码输出4321就可以解释了首先是这样

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张量的数学运算

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。...一，标量运算张量的数学运算符可以分为标量运算符、向量运算符、以及矩阵运算符。加减乘除乘方，以及三角函数，指数，对数等常见函数，逻辑比较运算符等都是标量运算符。...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。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。

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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...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。

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MindSpore自定义算子中的张量维度问题

技术背景在前面的几篇博客中，我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法，以及配合反向传播函数的使用，这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式...t **shapes, const char **dtypes, void *stream, void *extra) 也就是说，我们在一个.cu文件中按照这种形式写好函数接口...这里我们用一个二维的张量来做一个测试，CUDA代码保持不动，只修改Python代码中的输入： import os import numpy as np import mindspore as ms from...，我们在CUDA的打印函数中设置的打印输出大小是输入张量的第一个维度的大小，我们给的是一个(4,3)大小的张量，因此会顺序打印4个数出来。...atomicAdd函数，把输入张量的所有元素做一个求和，这样输出的张量的shape只有[1]，对应的Python调用形式也要做一定的调整： import os import numpy as np import

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【PyTorch入门】张量的介绍及常用函数和数据基础【一】

PyTorch 中的底层框架：张量 (Tensor) 在 PyTorch 中，张量 (Tensor) 是其核心的数据结构之一，几乎所有操作都与张量密切相关。...张量 (Tensor) 的定义在 PyTorch 中，张量（Tensor）是一个多维矩阵的类，可以存储多维的数据，如标量、向量、矩阵或更高维度的数组。...tensor_from_list = torch.tensor([1, 2, 3]) # 一维张量常见初始化函数： torch.zeros()：创建一个值为零的张量。...=int64) pytorch中的主要函数 1. seed() import torch torch.seed() 614398074638100 用于生成不确定的随机数，返回64位数值。...，是对函数局部变化率的线性描述，pytorch可以实现自动微分。

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知识图谱中的链接预测——张量分解篇

基于张量分解的模型共学习三个函数：1.实体表示函数，通常将实体表示为向量；2.关系表示函数，通常将关系表示为矩阵；3.评分函数，根据实体和关系的表示得到三维二值张量中某个值的预测值。...使用f作为关系表示函数，输入为三元组中实体和关系的表示，输出为该三元组的预测值，A_ikj=f(e_(i,h),M_k,e_(j,t))。...对关系表示函数进行修改，将关系表示为对角矩阵，EMBR(k)=Ʌ_k ，最终得到的张量分解的表达式为A_ijk=e_i^T Ʌ_k e_j。...相反的，对于一个知识图谱中存在的多种关系，Tucker采用三维张量分解的算法直接分解为一个核张量（三维张量）和三个二维张量在其对应维度的乘积。...即除了需要训练实体表示函数、关系表示函数和评分函数，Tucker模型需要训练一个针对整个知识图谱的核张量。

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知识图谱中的链接预测——张量分解篇

基于张量分解的模型共学习三个函数：1.实体表示函数，通常将实体表示为向量；2.关系表示函数，通常将关系表示为矩阵；3.评分函数，根据实体和关系的表示得到三维二值张量中某个值的预测值。...使用f作为关系表示函数，输入为三元组中实体和关系的表示，输出为该三元组的预测值，A_ikj=f(e_(i,h),M_k,e_(j,t))。...RESCAL[1]模型年发表于2011年ICML，张量计算首先提出基于张量分解的方法对关系数据建模，完成知识图谱中链接预测的任务。...相反的，对于一个知识图谱中存在的多种关系，Tucker采用三维张量分解的算法直接分解为一个核张量（三维张量）和三个二维张量在其对应维度的乘积。...即除了需要训练实体表示函数、关系表示函数和评分函数，Tucker模型需要训练一个针对整个知识图谱的核张量。

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多维张量的几何理解

Tensor是Tensorflow中最基础的数据结构，常常翻译为张量，可以理解为n维数组或矩阵，相关函数：constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const...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。...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。...小结：shape属性中的元素大于等于3时，可以用3维空间来理解。...shape中的属性分别与axis=0，axis=1、axis=2、axis=3……对应，以此类推。当维度超过3时，上图几何中的坐标系表示就已经错误了。但是对于理解多维是有帮助的。

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tensorflow 生成指定大小的赋值0的张量 np.zeros 在TF中对应的语句生成全0张量

语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。

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理解python函数的参数访问方式

在《简书》上看到了一个讨论python函数参数传递的文章，仔细读了几遍，有些不是很明白的地方，于是有了此文，欢迎阅读讨论，如有错误，也欢迎指正： python中"一切皆对象"的概念想必你一定知道；对于python...中函数的参数，虽然在函数定义的时候无法指定对象的类型，但是调用该函数的时候，也并不是什么对象都可以传入的，比如我们查看sum的帮助文档，其描述了可接受的第一个参数是可迭代对象（包括迭代器，list,tuple...那么函数究竟是如何访问参数的呢？...参数和函数都是对象，函数对象内还包含了函数内部变量，我把这些内部变量理解为“函数内部对象”，相对于“函数内部对象”，我认为函数参数属于”函数需要访问的外部对象“, 这里简称为“外部对象”....从函数定义时的参数是否有默认值：如果指定了默认值，这时候，函数定义完成的时候，建立了两个“外部对象”：其中一个外部对象对应参数的默认值，这个外部对象一直都存在，但是只有通过函数才可以访问到；而建立的另外一个

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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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访问列表中的值

使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示：实例(Python 2.0+) #!...list = [] ## 空列表 list.append('Google') ## 使用 append() 添加元素 list.append('Runoob') print list 注意：我们会在接下来的章节讨论...append()方法的使用以上实例输出结果： ['Google', 'Runoob'] ---- 删除列表元素可以使用 del 语句来删除列表的元素，如下实例：实例(Python 2.0+) #!...'chemistry', 1997, 2000] After deleting value at index 2 : ['physics', 'chemistry', 2000] 注意：我们会在接下来的章节讨论...remove()方法的使用

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Theano 中文文档 0.9 - 7.2.3 Theano中的导数

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理解python函数的参数访问方式

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