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...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。...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。 ?...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。...，并为我们的张量创建需求提出一个最佳的选择。...因此，torch.as_tensor() 是内存共享比赛中的获胜选择。...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
欢迎使用tntorch，一个使用张量网络的PyTorch驱动的建模和学习库。 这种网络的独特之处在于它们使用多线性神经单元（而不是非线性激活单元）。...在tntorch 中，所有张量分解共享相同的接口。...你可以用容易理解的形式处理它们，就像它们是纯NumPy数组或PyTorch张量一样： > import tntorch as tn> t = tn.randn(32, 32, 32, 32, ranks_tt...： > print(t.torch().shape)torch.Size([32, 32, 32, 32]) 由于PyTorch的自动微分，你可以很容易地定义张量上的各种损失函数： def loss(t...field data - 矢量场数据 安装 主要依赖项是 NumPy 和 PyTorch。
动态图的不足之处是：在动态图中，无法实现多会话（session）操作。 对于习惯了多会话（session）开发模式的用户，需要将静态图中的多会话逻辑转化单会话逻辑后才可以移植到动态图中。...2 静态图开发费力，但兼容性更好 如果要使代码在TensorFlow多版本中有更大的兼容性，优先是选择静态图的。另外，在一些需要对底层操作的功能中（比如构建特殊的op），动态图会显得力不从心。...但它却是TensorFlow使用者的最优选择。 TensorFLow推出动态图的动机是为了使开发变得简单。但是动态图所支持的功能还不够完善，版本间兼容性也没有解决。...在PyTorch中，可以实现张量与Numpy类型数据的任意转换。 5.1....在转换过程中，PyTorch张量与 Numpy 数组对象共享同一内存区域，PyTorch张量会保留一个指向内部 Numpy 数组的指针，而不是直接复制Numpy的值。 5.2.
这个简单的更改显示了我们可以从PyTorch的Dataset类获得的各种好处。例如，我们可以生成多个不同的数据集并使用这些值，而不必像在NumPy中那样，考虑编写新的类或创建许多难以理解的矩阵。...为了抛出DataLoader的曲线球，我们还希望返回数字本身，而不是张量类型，是作为Python字符串返回。__getitem__函数将在一个元组中返回三个异构数据项。...您可能已经注意到构造函数中没有任何文件处理逻辑。我们已将此逻辑移至_init_dataset函数中，并清理了构造函数。此外，我们添加了一些编码器，来将原始字符串转换为整数并返回。...您可能已经看到过这种情况，但现实是，文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果，DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量，这在张量格式中是不可能的，因为在NumPy数组中也是如此。...我认为PyTorch开发的易用性根深蒂固于他们的开发理念，并且在我的工作中使用PyTorch之后，我从此不再回头使用Keras和TensorFlow。
我们将: 深入研究混合精度训练技术 介绍张量核: 它们是什么以及是如何工作的 介绍新的 PyTorch amp API Benchmark用amp训练的三个不同的网络 讨论哪些网络原型从amp中受益最多...乘性增加的损失值产生乘性增加的梯度更新值，“提升”许多梯度更新值到超过fp16的安全阈值2^-24。...只要确保在应用梯度更新之前撤消缩放，并且不要选择一个太大的缩放以至于产生 inf 权重更新(overflowing) ，从而导致网络向相反的方向发散。...在 fp32中定义的标准 PyTorch 模型永远不会将任何 fp16数学运算应用到芯片上，因此所有这些极其强悍的张量核都将处于空闲状态。...如果你选择的初始值太低，增长间隔太长，你的网络可能会在 GradScalar 介入之前underflow并发散。
更多选项，包括选择编译器、设置自定义编译器标志和控制并行性，请参阅编译器选择和自定义构建（来自 SciPy 文档）和Meson FAQ。 测试 确保测试你的构建。...更多选项包括选择编译器、设置自定义编译器标志和控制并行性，请参阅编译器选择和自定义构建（来自 SciPy 文档）和the Meson FAQ。...更多选项包括选择编译器、设置自定义编译器标志和控制并行性，请参阅编译器选择和自定义构建（来自 SciPy 文档）和the Meson FAQ。 测试 确保测试您的构建。...NumPy 路线图：互操作性 PyTorch 与 NumPy 桥接的文档 1....PyTorch 数组通常被称为张量。张量类似于 NumPy 的 ndarrays，唯一的区别在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。
前言PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。...PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。...torch.LongTensor(2, 2) 构建一个2*2 Long类型的张量官网还介绍了从python的基本数据类型list和科学计算库numpy.ndarray转换为Tensor的例子：>>> torch.tensor...为了方便测试，我们构建一个新的张量，你要转变成不同的类型只需要根据自己的需求选择即可tensor = torch.Tensor(2, 5)torch.long() 将tensor投射为long类型newtensor...因为pytorch底层很多计算的逻辑默认需要的是这些类型。但是如果当你需要提高精度，比如说想把模型从float变为double。
张量（Tensor）基础概念1.1 张量的定义与重要性张量是深度学习中用于表示数据的核心结构，它可以视为多维数组的泛化形式。在机器学习模型中，张量用于存储和变换数据，是实现复杂算法的基石。...PyTorch 张量的操作与应用2.1 创建 PyTorch 张量PyTorch 提供了多种创建张量的方法，最基础的是使用 torch.tensor() 函数，它可以将 Python 列表或 NumPy...with torch.no_grad(): # 执行一些不需要梯度的大规模操作 large_tensor_operation()4.3 调试与错误处理调试张量操作中的错误是深度学习开发中的一项重要技能...以下是对全文内容的简短总结：张量（Tensor）基础概念定义与重要性：张量是多维数据数组的泛化形式，是机器学习和深度学习中的核心数据结构。...与向量、矩阵的关系：张量是向量和矩阵的高维推广，能够表示更复杂的数据结构。PyTorch 张量的操作与应用创建张量：介绍了使用 torch.tensor() 和从 NumPy 数组创建张量的方法。
本文将列出Keras与Pytorch的4个不同方面，以及为什么您会选择其中一个而不是另一个库。...Keras的独到之处在于其易用性。它是迄今为止最容易上手和运行的框架。在Keras中，定义神经网络是直观的，而使用functional API允许开发人员将层定义为函数。...Pytorch的另一个好处是您可以在Torch 张量和Numpy阵列之间来回切换。...如果您需要实现自定义的东西，那么在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 Pytorch互操作实际上要简单得多。...with tf.device('/cpu:0'): y = apply_non_max_suppression(x) 对于Pytorch，您必须为每个torch张量和numpy变量明确启用GPU
Pytorch 是一个开源深度学习框架，带有 Python 和 C++ 接口。Pytorch 位于 torch 模块中。在 PyTorch 中，必须处理的数据以张量的形式输入。...PyTorch 张量 Pytorch 用于处理张量。张量是多维数组，例如 n 维 NumPy 数组。但是，张量也可以在 GPU 中使用，但在 NumPy 数组的情况下则不然。...在 PyTorch 中创建张量 在 PyTorch 中有多种创建张量的方法。...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。...执行数学运算的代码与 NumPy 数组的代码相同。下面是在张量中执行四种基本操作的代码。
- 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。...NumPy: NumPy 是 Python 中最基础也是最常用的张量计算库，它提供了强大的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的函数。...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。...它对计算图的静态编译特性使其在一些特定场景下具有高性能。 这些库各有特点，选择哪个取决于具体的应用需求、性能要求、易用性偏好以及社区支持等因素。在实际应用中，开发者可能会根据项目需求混合使用这些库。
机器学习框架有非常多的选择，并且都在不断的更新优化。...目前PyTorch 和Keras 在易用性上可以说是旗鼓相当，所以我的建议是，时机使用中，不用纠结，但这几个框架都得会用。...核心概念 pytorch 的核心概念都有哪些，我们一一道来 Tensors 张量 Numpy提供了一个n维数组对象，以及许多用于操纵这些数组的函数。...这里我们介绍最基本的PyTorch概念：张量。 PyTorch张量在概念上与numpy数组相同：张量是n维数组 ，PyTorch提供了许多函数来操作这些张量。...在幕后，张量可以跟踪计算图和梯度，但作为科学计算的通用工具，它们也很有用。 与numpy不同的是，PyTorch张量可以利用gpu加速数值计算。
最近在学习Pytorch，对于每个部分有大致了解，但没有整体的逻辑框架，这篇文章虽然是翻译的，但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程，一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过...使用PyTorch的type()，它会显示它的位置。 我们也可以反过来，使用Numpy()将张量转换回Numpy数组。...你可能想为一个参数创建一个简单的张量，然后把它发送到所选择的设备上，就像我们处理数据一样，对吧?...事实证明，这是一个“好事过头”的例子。罪魁祸首是PyTorch的能力，它能够从每一个涉及到任何梯度计算张量或其依赖项的Python操作中构建一个动态计算图。...对于更大的数据集，使用Dataset的_get_item__将一个样本一个样本地加载(到一个CPU张量中)，然后将属于同一小批处理的所有样本一次性发送到你的GPU(设备)是为了充分利用你的显卡RAM的方法
PyTorch 的另一个优点在于其平滑性（smoothness），你可以在 Torch 张量和 Numpy 矩阵之间来回切换。...但如果开发者需要实现一些自定义内容，则 TF 张量和 Numpy 矩阵之间的切换可能会很麻烦，这要求他们对 TensorFlow 有一个透彻了解。...实际上，PyTorch 的交互运算更加简单，两步即可：将 Torch 张量（变量对象）转换成 Numpy，然后进行反向运算即可。...但对于 PyTorch 来说，你必须显式地为每个 torch 张量和 numpy 变量启动 GPU。这样代码会比较混乱。并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算，则很容易出错。...选择 Keras 或 PyTorch 的一般性建议 作者通常建议初学者从 Keras 开始。Keras 绝对是理解和使用起来最简单的框架，能够很快地上手运行。
Scikit-Learn 什么是 Scikit-learn 它是一个与 NumPy 和 SciPy 相关联的 Python 库，它被认为是处理复杂数据的最佳库之一 在这个库中进行了很多优化改动，其中一项是交叉验证功能...许多训练方法，如逻辑回归和最近邻，都得到了一些小的改进与优化 Scikit-Learn 的特点 交叉验证 有多种方法可以检查监督模型在未见数据上的准确性 无监督学习算法 产品中的算法种类繁多，包括聚类、...和其他库都在内部使用 Numpy 对张量执行多项操作，数组接口是 Numpy 最好也是最重要的特性 Numpy 的特点 交互的 Numpy 是可交互的且非常易于使用 数学计算 可以使复杂的数学实现变得非常简单...，易于调试和探索 PyTorch 什么是 PyTorch PyTorch 是最大的机器学习库，允许开发人员在 GPU 加速的情况下执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。...机器库于 2017 年推出，自成立以来，该库越来越受欢迎并吸引了越来越多的机器学习开发人员 PyTorch 的特点 混合前端 新的混合前端在 Eager 模式下提供易用性和灵活性，同时无缝过渡到图形模式以在
PyTorch 提供一种类似 NumPy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它可以利用 GPU 来加速训练。 1.1 PyTorch 张量 PyTorch 的关键数据结构是张量，即多维数组。...如果你需要一个兼容 NumPy 的表征，或者你想从现有的 NumPy 对象中创建一个 PyTorch 张量，那么就很简单了。...pytorch_slice = t[0, 1:3, :, 4] #取t中的元素 numpy_slice = a[0, 1:3, :, 4] #张量 Maskingt = t - 0.5 pytorch_masked...([6, 5, 4]) 1.3 PyTorch 变量 PyTorch 张量的简单封装 帮助建立计算图 Autograd（自动微分库）的必要部分 将关于这些变量的梯度保存在 .grad 中 结构图：...当特征图具备强相关时，dropout2D 提升特征图之间的独立性； Softmax：将 Log(Softmax(x)) 函数应用到 n 维输入张量，以使输出在 0 到 1 之间。
创建 Numpy 数组，这个数组将会被填进上方的 placeholder 中。 ?...对图形进行运算：将 x、y、w1、w2 输入到 numpy 数组中；得到关于损失（loss），w1 梯度和 w2 梯度的 numpy 数组。 ?...Pytorch 中的张量（Tensor）设置 PyTorch 中的张量就像 numpy 中的数组，但是这些张量可以在 GPU 上运行； 这里我们用 PyTorch 的张量设置了一个两层网络： ?...PyTorch 中的 Autogradient 设置 PyTorch 的张量（Tensors）和变量（Variables）拥有相同的应用编程接口 API。...结论：尽量使用 PyTorch 来做你的新项目。 五、Caffe2 简介 ? 六、深度学习框架之争，究竟谁更胜一筹？ ? ? ? 其实具体选择何种框架来进行深度学习取决于我们要做什么。
Zero-copy PyTorch 张量到 Numpy，反之亦然 PyTorch 有专属的张量表征，分离 PyTorch 的内部表征和外部表征。...但是，由于 Numpy 数组的使用非常普遍，尤其是当数据加载源不同时，我们确实需要在 Numpy 和 PyTorch 张量之间做转换。...PyTorch 从 Numpy 表征中获取所有信息（数组元数据），并创建自己的张量。...该行之后，PyTorch 将从这一 Numpy 数据 blob 中创建一个新的张量对象，并且在创建这一新张量的过程中，PyTorch 将会传递内存数据指针，连同内存大小、步幅以及稍后张量存储将会使用的函数...由于 PyTorch 支持多种共享内存的方法，由于代码中包含很多级的间接性，这部分会有点困难。
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