PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发，专为深度学习研究和开发而设计。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。...在 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。...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。...('cuda') PyTorch 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。...以下是使用 PyTorch 进行张量基本运算的代码案例： import torch # 创建张量 x = torch.tensor([1, 2, 3]) y = torch.tensor([4, 5
文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3....切片、形状size()、改变形状view() 4. item() 只能读取一个元素 参考 http://pytorch123.com/ 1. tensor 张量 empty 不初始化 import...torch.tensor([[5.5, 3], [2,4]]) tensor([[5.5000, 3.0000], [2.0000, 4.0000]]) new_* 方法，继承之前张量的属性
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。
1、在pytorch中，有以下9种张量类型 ?...# 在PyTorch 1.3之前，需要使用注释 # Tensor[N, C, H, W] images = torch.randn(32, 3, 56, 56) images.sum(dim=1) images.select...(dim=1, index=0) # PyTorch 1.3之后 NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’] images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names...', 'H', 'W')) # 使用align_to可以对维度方便地排序 tensor = tensor.align_to('N', 'C', 'H', 'W') 4、数据类型转换 # 设置默认类型，pytorch...例如当参数是3个10x5的张量，torch.cat的结果是30x5的张量， 而torch.stack的结果是3x10x5的张量。
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...) torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 功能：依input形状创建全0张量...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...# mean为张量, std为张量 torch.normal(mean=torch.arange(1., 11.), std=torch.arange(1, 0, -0.1)) tensor([0.8532
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情 前言 PyTorch 建立在张量之上，PyTorch 张量是一个 n 维数组，类似于 NumPy 数组。...将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量： y=torch.from_numpy(x) print(y) print(y.dtype) 在设备之间移动张量 默认情况下，PyTorch 张量存储在...CPU 上，PyTorch 张量可以在使用 GPU 来加速计算。...然后，我们将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组，然后进行相反的转换操作。同时，我们还介绍了如何使用 type() 方法更改张量数据类型。...然后，我们学习了如何使用 numpy() 方法将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。 之后，我们使用 from_numpy(x) 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。
目录 张量转换为 numpy 数组 numpy 转换为张量 标量张量和数字的转换 张量拼接操作 张量索引操作 张量转换为 numpy 数组 使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray...⚔️张量的拼接方式有两种:CAT、STACK CAT方法是将两个张量按照某一维度进行拼接(类似于积木拼接) STACK方法是将两个张量按照顺序垂直堆叠起来。...使用torch.stack可以保留两个信息：序列和张量矩阵信息。当我们需要把一系列的二维张量转换为三维的张量时，可以使用torch.stack来实现。...此外，torch.cat不会增加张量的总维度数量，它仅仅是在一个指定的维度上扩展了张量的大小。..., 2, 3], [ 7, 8, 9]], [[ 4, 5, 6], [10, 11, 12]]]) 我们可以再观察dim=2表示在第三个维度上进行堆叠
前言 在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。...在PyTorch中，张量是tensor.Tensor 的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...变为(3, 8) 张量的原理 PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。...张量包含三个主要组件： 存储（storage） 形状（shape） 步幅（stride） 1. 存储（storage） 存储是实际存储数据的地方，它是一块连续的内存区域。...# 获取张量的步幅 stride = tensor_3d.stride() 张量的操作 PyTorch提供了丰富的张量操作，包括数学运算、逻辑运算、索引和切片等。 这里列举最常见的几种操作： 1.
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。...现在让我们看看在PyTorch中使用数据创建张量的常见方法。...第一个选项 (o1) 在数字后面有圆点，表示数字是浮点数，而后面三个选项的类型是int32。
本文介绍张量 (Tensor) 的基本知识 。 参考 深入浅出PyTorch ，系统补齐基础知识。...本节目录 张量的简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch中张量的操作 PyTorch中张量的广播机制 张量 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量...它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串，但这种情况比较少。因此可以把它想象成一个数字的水桶。...我们可能有10,000 张郁金香的图片，这意味着，我们将用到4D张量： (batch_size, width, height, channel) = 4D 在PyTorch中， torch.Tensor.../thorough-pytorch http://fancyerii.github.io/books/pytorch/ https://pytorch.org/docs/stable/nn.html
函数修改张量形状，第二个参数为-1 reshaped_tensor = tensor.reshape(1, -1) print("修改后的张量：") print(reshaped_tensor) 原始张量...transpose：transpose用于交换张量的两个维度。它并不改变张量中元素的数量，也不改变每个元素的值，只是改变了元素在张量中的排列顺序。...如果你需要保持张量中元素的相对位置不变，仅调整张量的维度顺序，那么应该使用transpose；如果你需要改变张量的整体形状而不关心维度的顺序，reshape会是正确的选择。...，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，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。
「通常情况下，如果张量中的元素值 0 比较少为稠密张量，则指定 layout = torch.strided。...如果张量中的元素值中 0 比较多为稀疏张量，则指定 layout = torch.sparse_coo」； device = None（可选参数）: 指定张量所在的计算设备是 CPU 还是 GPU； requires_grad...*size 参数指定创建张量的形状。 torch.normal() 函数相对比较复杂，而 torch.randint() 函数和前面介绍的函数类似，只不过需要指定采样的区间范围。...针对比较常见的标准正态分布和采样自 [0, 1) 区间的均匀分布，PyTorch 又提供了 torch.randn(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided...创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。
创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。...，张量的元素值为在 [start, end] 之间，步长为 step 的整型序列，包含 end 本身； 使用 torch.range() 函数会出现 Warning 警告：未来的 Pytorch 版本会将...c = torch.range(0, 10) 对于张量 b 来说，由于 ，因此最终张量 b 为长度为 5 的 1D 张量。...= None, requires_grad = False) 可以创建长度为 steps 的 1D 张量，张量的元素值为在 之间均匀间隔的 steps 个点。...序列张量的值为 ； >>> import torch >>> # 创建元素值为范围[0, 10]之间均匀间隔的5个值的1D浮点型序列张量 >>> a = torch.linspace(0., 10.
1.张量 ---- 张量的概念在深度学习领域里，是可以使用GPU进行运算的多维数组。...0维张量是一个标量（scalar）； 1维张量是一个矢量（vector）； 2维张量是一个矩阵（matrix）； 3维以上的张量并没有通俗的表示方式。...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。...一个 PyTorch 的Tensor本质上是一个能够索引一个Storage的视角。
tensor4) tensor([0, 1, 2, 3, 4]) >>> print(tensor14.dtype) torch.int64 可以看出，torch.Tensor()没有保留数值类型，其它三个都保留了...这是因为torch.Tensor()实际上是一个类，传入的数据需要“初始化”；其它三个都是函数，而通过torch.Tensor()生成的张量的数据类型是由一个环境变量决定的，这个环境变量可以通过torch.set_default_tensor_type... 0.], [ 0., 0., 1.]]) 2. indexing，slicing，joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch...小索引的张量，默认升序比较最后一维： >>> a = torch.tensor([[1, 3, 2, 4], [9, 8, 7, 6]]) >>> torch.argsort(a) tensor([[0...，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
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。...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。...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...tensor([[-0.1330, -0.1400], [-0.9692, -0.5754]]) 不同shape的tensors之间广播的规则如下： 不能有空的tensor 从后往前比较两个
1. python中的数据类型与pytorch中的数据类型 python中的Int类型、float类型、Int array类型和Float array类型在pytorch中分别对应于IntTensor类型...而python中的string类型在pytorch中有两种表示方式：一种是One-hot类型、一种是Enbedding类型。...查看编码方式 首先引入pytorch包 import torch 构建一个2行3列呈高斯分布的矩阵 a = torch.randn(2, 3) 输出结果 tensor([[-0.0051, 1.7796...3]) torch.Size([]) 若想检验a和b的长度，输入代码 print(len(a.shape)) print(len(b.shape)) 输出结果 2 0 若想表示出1维（dim=1）的张量...torch.tensor表示，也可以用numpy来表示 先引入numpy包 f = np.ones(1) print(f) print(f.shape) 结果为 [1.] (1,) 又有从numpy导入到pytorch
PyTorch 24小时入门的第一章的小结。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。...torch.ones(size=(3, 4)) torch.ones_like(input) 2.4 一串序列 torch.arange(start, end, step) 3 属性 通过.来访问张量的属性...7 与Numpy交互 最常用是 在numpy array和 PyTorch tensor间转换的方法: torch.from_numpy(ndarray) : NumPy array -> PyTorch...torch.Tensor.numpy() : PyTorch tensor -> NumPy array.
上节课讲了pytorch中的0维和1维的标量定义和代码表达形式。...本节课将介绍pytorch中的二维和三维表达形式。...首先引入pytorch包 import torch 先构建一个2维的2行3列的呈高斯分布的矩阵 a = torch.randn(2, 3) print(a) 输出矩阵为 tensor([[ 0.5747...print(a.size()) torch.Size([2, 3]) 但若想分别查看a在0维、1维上的size为： print(a.size(0)) print(a.size(1)) 输出分别为 2 3 在pytorch
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...文章目录 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...2.2 torch.masked_select 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 功能：将张量按维度dim 进行拼接 tensors : 张量序列 dim： 要拼接的维度...dim 进行平均切分 返回值：张量列表 注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量。...(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 t = torch.randint(0
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
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
