我们首先从一个2D示例开始，并将选择结果可视化，然后延申到3D和更复杂场景。...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。...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。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。
Google Colab中运行谷歌云盘中的文件 Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。...我们可以使用谷歌云盘存储代码文件和数据集，Colab会自动加载谷歌云盘，之后我们直接挂载到云盘路径，然后就可以使用云盘中的文件了，比较方便。...先在云盘创建一个单独的文件夹用于存储代码和数据文件 ::: hljs-center 然后在colab笔记本中运行以下代码： from google.colab import drive...drive.mount('/content/drive/') 结果如下： 可以看到我们已经可以访问到云盘的文件夹了，不用每次上传数据集，美滋滋~ 参考文章：https
modules()会返回模型中所有模块的迭代器，它能够访问到最内层，比如self.layer1.conv1这个模块，还有一个与它们相对应的是name_children()属性以及named_modules...(),这两个不仅会返回模块的迭代器，还会返回网络层的名字。...# 取模型中的前两层 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2] # 如果希望提取出模型中的所有卷积层，可以像下面这样操作： for layer...torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是。...将GPU保存的模型加载到CPU： model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))
x = torch.Tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) describe(x) 使用 NumPy 数组创建张量 我们也可以从NumPy 数组中创建PyTorch 张量。...describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True)) 如果你了解 NumPy ，可能已经注意到，对于 2D 张量，我们将行表示为维度 0，将列表示为维度 1。...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...从基本的张量创建到具有特定用例的高级和鲜为人知的函数，如 torch.index_select ()，PyTorch 提供了许多这样的函数，使数据科学爱好者的工作更轻松。 作者：Inshal Khan
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。...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。...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...这是必要的，因此我们不会在未意识到更改会影响多个对象的情况下无意间对基础数据进行不必要的更改。
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...高维张量输入 这里一维的张量输入我们就不做讨论了，因为跟前面用到的常数输入本质上是一样的形式。...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。...这里我们也能够发现MindSpore在进行输入的规范化的时候，会自动压平输入的张量变成一个维度。因此这里的调用代码等价于先对输入张量做一个reshape，然后再把第一个维度对应大小的张量元素打印出来。
它被扩展到[2,2,3]。 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]。...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。...例如，在一个2D张量中，使用[:，0:5]选择列0到5中的所有行。同样的，可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而，在高维张量中，对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。...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。
我们可以使用一个|E|×|E|×|R|的三维二值张量(3D binary tensor)表示一个知识图谱中的全部事实。...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。...DistMult [2]模型年发表于2015年ICLR，考虑到RESCAL模型由于参数过多导致的过拟合问题，DistMult模型沿用了RESCAL模型的框架，不区分其在三元组中处于主语还是宾语的位置，获得相同的向量表示...ComplEx [3]模型年发表于2016年ICML，考虑到DistMult模型只能解决对称关系的问题，ComplEx模型沿用了DistMult模型中关系表示函数输出为对角矩阵的限制，但是将实体和关系的向量表示从实数域拓展到复数域...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。
(h,r,t)表示知识图谱中的三元组，张量分析其中h,t∈N,r∈E分别表示主语、关系和宾语。...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。...DistMult [2]模型年发表于2015年ICLR，考虑到RESCAL模型由于参数过多导致的过拟合问题，DistMult模型沿用了RESCAL模型的框架，不区分其在三元组中处于主语还是宾语的位置，获得相同的向量表示...ComplEx [3]模型年发表于2016年ICML，考虑到DistMult模型只能解决对称关系的问题，ComplEx模型沿用了DistMult模型中关系表示函数输出为对角矩阵的限制，但是将实体和关系的向量表示从实数域拓展到复数域...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。
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。
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。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。 张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...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。...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。
选自Github 作者：Santosh Gupta 机器之心编译 参与：杜伟、一鸣、泽南 机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。...比如训练词嵌入时，计算是在 CPU 上进行的，然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。 在这一过程中，张量迁移可能会变得非常缓慢，这成为了机器学习训练的一个瓶颈。...近日，有一位开发者就开源了一个名为 SpeedTorch 的工具。这一工具库可以实现高达 110 倍的 CPU 到 GPU 迁移加速。...随着 CPU→GPU 迁移速度的加快，除了加速了 CPU 到 GPU 的张量转移外，开发者还可以实现很多新的功能。...在同样情况下，将数据从 PyTorch CUDA 张量传递到 CUDA PyTorch 嵌入变量上是要比 SpeedTorch 更快的，但对于所有其他的传输类型，SpeedTorch 更快。
TF-Coder 的合成算法如下所示： ? 下面的动图展示了使用 TF-Coder 解决张量操纵问题的过程： ? 那么，TF-Coder 工具可以在哪些场景中起到作用呢？...Colab 中），TF-Coder 工具将在一秒内自动找到合适的 TensorFlow 代码： tf.add(cols, tf.expand_dims(rows, 1)) 这个简单的例子旨在说明 TF-Coder...现在我们来看另一个问题：计算一个 0-1 张量，它可以找出输入张量每一行中的最大元素。...（如 scores 中的第三行），则标记第一次出现的最大元素，这样 top_scores 的每一行都只有一个 1。...目前它可以在一分钟内找到涉及 3 到 4 种运算的解决方案，但短时间内找到涉及 6 种及以上操作的解决方案，对它来说还是太过复杂。
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。...阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。 等级 轴 形状 当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...首先引入张量的阶。 ---- 张量的阶（Rank）、轴（Axis）和形状（Shape） 张量的阶 张量的阶是指张量中的维数。假设我们有一个二阶张量。...这意味着以下所有内容： 我们有一个矩阵 我们有一个二维数组 我们有一个二维张量 我们在这里介绍阶（rank）这个词，是因为它通常用于深度学习中，指的是给定张量中存在的维数。...，形状中的分量值的乘积必须等于张量中元素的总数。
Kaggle 数据将在 Colab 中下载和上传，如下所示： ? 从 Google Drive 中读取文件 Colab 还提供从 Google Drive 读取数据的功能。...张量乘法结果。...将 GitHub repo 复制到 Google Drive GitHub repo 代码可以复制和存储到 Google Drive 中，具体步骤如下： 挂载 Google Drive from google.colab...Google Colab 中的 TPU Google Colab 使用 TPU（张量处理单元）进行 Tensorflow 图上的加速。...在 Colab 中设置 TPU 在 Google Colab 中设置 TPU 的步骤如下： 运行时菜单 → 更改运行时 ?
包含2560个CUDA核心，320个图灵张量核心，支持多精度推理。 谷歌云就是它的第一个大客户，2019年1月就用上了。...让人有一种薅航空公司薅到头等舱，薅酒店薅到海景房的感觉。 如何薅到Tesla T4 Colab全称Colaboratory，是一款基于Jupyter Notebooks的交互式笔记本，由谷歌出品。...http://colab.research.google.com/ 到这里，打开或者新建一个笔记本，就开启了薅羊毛之路。 在你的Colab文档里找到修改→笔记本设置。 ?...一堆GPU随便用的土豪实验室除外。 像这些入门已久的歪果网友，发现Colab的GPU升级之后，都开心坏了。 ? 你们简直像神一样 ? 用起来简直跟我的1080Ti一样好，而且比我本地配置稳定多了。...最后提醒，进入Colab的时候需要使用魔法。 ? — 完 —
, row.sepallength + row.sepalwidthfrom PIL import Image t.circle(53, 35)kUNIFORM：weights 为一个值，对应张量乘一个元素...； value = sheet.cell(row=i, column=1).valuepytorch 中transforms的使用详解 '流畅', del_name =...input('请输入需要删除的学员姓名：')NUMBERFONT = [FONTPATH, 50] sleep(2) '不会',设置主界面，包含主页标题栏，加载按钮，关闭按钮文字属性...browser.close()#当前目录下的scripts文件夹下，以test开头，以.py结尾的所有文件中，以Test开头的类内，以test_开头的方法 -可自定义 fp = open(r"E:\test.txt...", 'r', encoding='utf-8') # 读取文件中编号 ------->test_b/*!
本文是第一篇：深度学习中的数学基础和张量操作图片In 1:import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tf加载MNIST数据集MNIST...它是一个很好的起点，可以用来了解和比较各种机器学习算法的性能，例如神经网络、支持向量机、决策树等。通过训练和测试，可以评估各种算法在手写数字识别任务上的性能，以及它们的泛化能力。...======] - 0s 863us/step - loss: 0.0685 - accuracy: 0.9788模型在训练集上表现得很好，但是在测试集上性能表现得要差些，这种现象称之为过拟合神经网络的数据张量标量...查看轴的个数，称之为rankOut17:0In 18:x.size # 表示张量中的元素个数Out18:1向量-1D张量In 19:x = np.array([9,8,1,12])xOut19:array...shapex.shapeOut26:(3, 4)In 27:# 3、数据类型x.dtypeOut27:dtype('int32')In 28:# 4、元素个数sizex.sizeOut28:12现实数据中的张量向量
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
