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...：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...，而torch.index_select通过该张量索引原tensor并且拼接返回。...[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
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。
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...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。
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。 ?...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。...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。...对于索引0，前两个o1和o2仍具有原始值1，而对于索引0，后两个 o3 和 o4 具有新值0。
前言 学习张量的拼接、索引和形状操作在深度学习和数据处理中至关重要。 拼接操作允许我们合并不同来源或不同维度的数据，以丰富模型输入或构建复杂网络结构。...索引操作则提供了精确访问和操作张量中特定元素或子张量的能力，这对于数据预处理、特征提取和错误调试尤为关键。...张量索引操作 我们在操作张量时，经常需要去进行获取或者修改操作，掌握张量的花式索引操作是必须的一项能力。...view 函数也可以用于修改张量的形状，但是其用法比较局限，只能用于存储在整块内存中的张量。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，例如: 一个张量经过了 transpose 或者 permute 函数的处理之后
pytorch中的数据索引 在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。...基本索引方法 在PyTorch中，数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...2, 3, 4, 5]) 运行结果 高级索引方法 除了基本的索引方法外，PyTorch还支持一些高级的索引技巧，例如使用布尔索引、使用整数数组索引等。...布尔索引 使用布尔索引可以根据条件获取张量中满足条件的元素。...：tensor([3, 4, 5]) 运行结果 使用整数数组索引 可以使用整数数组来获取张量中指定位置的元素。
每个深度学习初学者都应该知道这5个Pytorch 的基本函数。 能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。...PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。...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.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
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。 ?...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。...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。
处理对某些特定行或列的索引以复制、添加、填充值/张量的张量操作被称为基于索引的开发操作。PyTorch 中有两种类型的基于索引的操作，一种是就地操作，另一种是就地操作。...这会暂时将给定的张量添加到自张量中。参数和语法与上述相同。...., 1.]]) 3.index_copy_ 通过按照 'index' 中给定的顺序选择索引，将给定张量的元素复制到输入张量。...7.index_put_ 此操作使用给定 'index' 的索引将 'val' 的值放入自张量中。...values：具有需要放入目标中的值的张量。accumulate：是否积累。
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。...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。...就访问数据方面而言，我们需要三个索引。我们选择颜色通道，高度和宽度以获取特定的像素值。 图片批次（Image Batches） 这将引出四个轴中的第一个轴，用来代表批次大小。...给定一个代表一批图片的张量（类似于上面），我们能使用四个索引定位到一批图片中特定图片的特定通道的特定像素值。 输出通道和特征图 让我们看一下在通过卷积层转换后，张量颜色通道轴是如何变化的解释。
8.6 求最小值、最大值、平均值、总和等（聚合） 8.7 张量索引 8.8更改张量数据类型 8.9 更改张量的形状 9.张量和 NumPy数组 10.在 GPU 上运行张量 10.1 检查是否有 GPU...6.1 随机张量 机器学习模型通常从大型随机数张量开始，并在处理数据时调整这些随机数以更好地表示数据。...当您在 PyTorch 中遇到问题时，通常与上述三个属性之一有关。...8.3 索引（index）和切片（slice） 就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。...torch.argmin( "torch.argmin()")") 查找最大值或最小值出现的张量索引。
有时候希望从一个集合中随机取n个元素不重复 那么就取到这n个数字的索引 public static int[] GetRandomArray(int Number, int minNum, int maxNum...j = j - 1; } } return b; } 注意重置随机数的种子...批量操作时候不会取到一样的 //提高随机数不重复概率的种子 static int GetRandomSeed() { byte[] bytes...public static int[] GetRandomArray(int Number, int minNum, int maxNum) 参数number 取几个索引 minnum 索引的最小值...(可取到) maxNum 索引的最大值(可取到的)
tmp[i]; } console.log(max); 使用apply方法： var a = [1,2,3,5]; console.log(Math.max.apply(null, a));//最大值...[5,6],[1,4,8]]; var ta = a.join(",").split(",");//转化为一维数组 console.log(Math.max.apply(null, ta));//最大值
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。...数据类型 (dtype)：张量中数据的类型，如浮点型（torch.float32）、整型（torch.int64）等。可以通过 .dtype 获取。...提供了对张量的求和、求平均、最大值、最小值等操作。...初始化 PyTorch 所有随机数生成操作的种子，确保在不同的运行中能够生成相同的随机数序列，从而使得实验的结果可复现。...# 设置随机种子 torch.manual_seed(42) # 生成一个随机张量 x1 = torch.rand(3, 3) print("原始随机张量:") print(x1) # 获取当前随机数生成器的状态
文 |AI_study 今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章，上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。 在这篇文章中，我们将深入研究张量，并介绍三个基本的张量属性，阶，轴和形状。...这些概念建立在一个又一个的基础上，从阶开始，然后是轴，最后到形状，所以要注意这三者之间的关系。 ? 阶、轴和形状都与我们在上一篇文章中讨论的索引概念有着根本的联系。如果你没看过，我强烈建议你去看看。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。 阶和轴 张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...很快，我们将看到在PyTorch中创建张量的各种方法。 文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫。
= 2 * i + 1 <= n 时，nums[2 * i + 1] = nums[i] + nums[i + 1] 返回生成数组 nums 中的 最大 值。...] = nums[3] = 2 nums[(3 * 2) + 1 = 7] = nums[3] + nums[4] = 2 + 1 = 3 因此，nums = [0,1,1,2,1,3,2,3]，最大值...3 示例 2： 输入：n = 2 输出：1 解释：根据规则，nums[0]、nums[1] 和 nums[2] 之中的最大值是 1 示例 3： 输入：n = 3 输出：2 解释：根据规则，nums...[0]、nums[1]、nums[2] 和 nums[3] 之中的最大值是 2 提示： 0 <= n <= 100 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com...博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！
PyTorch 24小时入门的第一章张量的操作>的小结。关于PyTorch的安装，建议参考官网pytorch.org的conda安装命令。相关教程和资源见上一篇24小时入门PyTorch。...24小时入门PyTorch深度学习 1 简介 tensor(张量)是PyTorch中最基本的数据形式。 在PyTorch中，使用torch.Tensor类表示。...4.5 positinal max/min 使用 torch.argmax() 或 torch.argmin() ，可以获取最大值、最小值所在的索引。...和Python list 或Numpy arrays 的索引类似。...torch.manual_seed(seed=42) 9 GPU上运行 查看GPU状态的命令行命令：nvidia-smi 查看PyTorch中GPU是否可用： import torch torch.cuda.is_available
张量(Tensor)是PyTorch最基本的操作对象。在几何定义中，张量是基于标量、向量和矩阵概念的眼神。通俗理解，可以讲标量视为0维张量，向量视为1维张量，矩阵视为2维张量。...张量的数据类型 PyTorch中创建张量的方法有两种，一种是通过Python数组创建，另一种是从列表中创建。...torch中toech.seed()函数没有参数，用来将随机数的种子设置为随机数，一般不使用。...out=None)->(Tensor,LongTensor)，返回新的张量input中指定维度dim中每行的最大值，同时返回每个最大值的位置索引。...PyTorch中的张量默认存放在CPU设备中，如果GPU可用，可以将张量转移到GPU中。CPU张量转换为Cuda张量有两种方法。
torch.min函数的dim参数设置为0表示按列计算最小值，.values属性获取最小值的张量。 计算矩阵x每列的最大值。...torch.max函数的dim参数设置为0表示按列计算最大值，.values属性获取最大值的张量。...idx = torch.randperm(x.shape[0])：生成一个随机排列的索引，范围从0到x的行数减1。torch.randperm函数返回一个随机排列的整数序列。...x = x[idx]：根据生成的随机索引对矩阵x进行行重排，打乱数据的顺序。 y = y[idx]：根据生成的随机索引对向量y进行行重排，保持目标变量与输入数据的对应关系。...__getitem__(获取指定索引处的样本) return self.x[idx], self.y[idx]：根据索引idx返回对应位置的输入特征和目标变量。 c.
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