这是「PyTorch: Zero to GANs」系列教程的第一篇，介绍了 PyTorch 模型的基本构件：张量和梯度。...完整系列教程包括： PyTorch 基础：张量&梯度（本文） 线性回归 & 梯度下降：https://medium.com/jovian-io/linear-regression-with-pytorch...(神经网络、CNN、RNN、GAN 等) 本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件：张量和梯度。...每个维度有不同的长度。我们可以用张量的.shape 属性来查看每个维度的长度。 ? 张量运算和梯度 我们可以将张量与常用的算数运算相结合。如下： ? 我们已经创建了 3 个张量：x、w 和 b。...以上，我们完成了关于 PyTorch 中张量和梯度的讨论，下一步的主题将是线性回归。
import torch torch.cuda.is_available() 1.2 张量(Tensors) Pytorch 的一大作用就是可以代替 Numpy 库，所以首先介绍 Tensors ，也就是张量...2.1 张量 torch.Tensor 是 Pytorch 最主要的库，当设置它的属性 .requires_grad=True，那么就会开始追踪在该变量上的所有操作，而完成计算后，可以调用 .backward...() 并自动计算所有的梯度，得到的梯度都保存在属性 .grad 中。...=True 的训练参数，但实际上并不需要它们的梯度信息。...另外，还介绍了最重要也是最基础的张量的知识，其方法、操作和 Numpy 的数组非常相似，两者还可以互相转换，稍微不同的是张量可以应用到 GPU 上加快计算速度。
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。...device: 所在设备，cuda/cpu requires_grad: 是否需要梯度 pin_memory: 是否存于锁页内存 torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1...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...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
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...(((1,2),[3,4])) # 2维张量， tuple 和 list 可以混用 tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor 的数据类型，常见的数据类型有 torch.bool
那么新的张量与原来的数组是什么关系呢？...”真的是是非常小的、接近 0 的数： >>> torch.empty(1) tensor([2.0890e+20]) 还可以根据已有的张量，按照该张量的形状生成相同形状的新张量： torch.zeros_like...1，其余值为 0 的张量。... 0.], [ 0., 0., 1.]]) 2. indexing，slicing，joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch...如果张量在该维的长度不能被整除，最后一片的尺寸会小。 如果 split_size_or_sections 是一个列表，张量会按每个元素值切片。
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Storage是一个一维的包含数据类型的内存块。 一个 PyTorch 的Tensor本质上是一个能够索引一个Storage的视角。
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...进行切分 返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示 每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度...注意list中长度总和必须为原张量在改维度的大小，不然会报错。...：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...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 t
比如一张 大小的灰度图片保存为形状为 的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为 。 “图片张量的形状有两种约定： 通道在后的约定。...PyTorch 将通道维度放在前面: ” 使用 torch.unsqueeze(input, dim) 可以在指定的 dim 维度前插入一个长度为 1 的新维度。...对于输入张量为 的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为 ，对比不同维度的输入张量： 输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为 输入张量的维度...dim = 5) error >>> # print(x.size()) Traceback (most recent call last): File "/home/chenkc/code/pytorch...，与增加维度一样，「删除维度只能删除长度为 1 的维度，同时也不会改变张量的存储」。
这就是梯度累加（Gradient Accumulation）技术了 以PyTorch为例，正常来说，一个神经网络的训练过程如下： for idx, (x, y) in enumerate(train_loader...，因为PyTorch中的loss.backward()执行的是梯度累加的操作，所以当你调用4次loss.backward()后，这4个mini-batch的梯度都会累加起来。...mini-batch的梯度后不清零，而是做梯度的累加，当累加到一定的次数之后再更新网络参数，然后将梯度清零。...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
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。 我们已经见过的PyTorch张量就是PyTorch类torch.Tensor 的实例。...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。 ?...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。...如果在numpy.ndarray对象和张量对象之间进行大量来回操作，则as_tensor() 的性能提高会更大。但是，如果仅执行一次加载操作，则从性能角度来看不会有太大影响。
view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...本文主要介绍 view 和 reshape 方法，在 PyTorch 中 view 方法存在很长时间，reshape 方法是在 PyTorch0.4 的版本中引入，两种方法功能上相似，但是一些细节上稍有不同...view 只能用于数据连续存储的张量，而 reshape 则不需要考虑张量中的数据是否连续存储 nD 张量底层实现是使用一块连续内存的一维数组，由于 PyTorch 底层实现是 C 语言 (C/C++...可以通过 tensor.is_contiguous() 来查看 tensor 是否为连续存储的张量； PyTorch 中的转置操作能够将连续存储的张量变成不连续存储的张量； >>> import torch...，当处理连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的视图，而当处理不连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的拷贝。
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。...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。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...对于常量，是不能够在声明指定其需要梯度计算的，如下所示： ?...我们也可以直接使用torch.tensor()来定义一个变量，通过指定requires_grad来标明该变量是否能够进行梯度计算并进行更新。...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor
处理复杂结构:copy.deepcopy()的主要优点之一是它能够处理复杂的嵌套结构。这在使用PyTorch模型时特别有用，PyTorch模型由层、参数、梯度和其他相互连接的组件组成。...clone() 方法主要用于以下两个方面： 创建独立副本：使用 clone() 方法可以创建一个新的张量，它与原始张量完全独立。这意味着对于原始张量的任何更改都不会影响克隆张量，反之亦然。...但有时我们可能希望分离计算图，以便在不影响梯度计算的情况下进行操作。使用 clone() 方法可以创建一个不再与原始计算图相关联的新张量，使我们能够执行自由操作。...cloned_tensor) #Original tensor: tensor([1, 2, 3, 4, 5]) #Cloned tensor: tensor([10, 2, 3, 4, 5]) 可以看到，对克隆张量所做的修改...(将第一个元素更改为10)不会影响原始张量。
()（tensor.numel() 函数返回 tensor 中的元素个数）； 隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，PyTorch 中的广播机制和 TensorFlow 以及 Numpy 中的广播机制类似...比如传入参数 mean 的张量形状为 [1, 2]，而传入参数 std 的张量形状为 [2, 2]，PyTorch 会根据广播机制的规则将传入 mean 参数的张量形状广播成 [2, 2]。...「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...PyTorch 的官方文档中强调："当输入参数 mean 和 std 的张量形状不匹配的时候，输出张量的形状由传入 mean 参数的张量形状所决定。"...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题
1 的张量。...=False（可选参数）: 指定此张量是否需要记录梯度； torch.zeros() 和 torch.ones() 两个函数中只有 *size 参数为必须指定的参数，其余参数都是可选参数，因此接下来只关注指定...张量的维度:1，张量的值:tensor([1., 1., 1.])...format(scalar_one.dim(), scalar_one)) Out[5]: 张量的维度:0，张量的值:0.0 张量的维度:0，张量的值:1.0 In[6]: # 创建和张量...创建自定义数值张量 除了将张量的元素值初始化全为 0 或全为 1 的张量依然，有时候也需要全部初始化为某个自定义数值的张量。
torch.dtype class torch.dtype torch.dtype 属性标识了 torch.Tensor的数据类型。...PyTorch 有八种不同的数据类型： Data typedtypeTensor types32-bit floating pointtorch.float32 or torch.floattorch....，而在对象创建之前此属性标识了即将为此对象申请存储空间的设备名称。...如果没有指定设备编号，则默认将对象存储于current_device()当前设备中； 举个例子， 一个torch.Tensor 对象构造函数中的设备字段如果填写'cuda'，那等价于填写了'cuda:X...'，其中X是函数 torch.cuda.current_device()的返回值。
加、减、乘、除 加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...在 PyTorch 中，除数为 0 时程序并不会报错，而是的等于 inf。...这些加、减、乘、除基本的数学运算在 PyTorch 中的实现都比较简单，但是在使用过程中还是需要注意以下几点（下面都以乘法为例，其余三种运算同理）： 参与基本数学运算的张量必须形状一致，或者可以通过广播机制扩展到相同的形状...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致； 原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。
本期继续介绍pytorch中，tensor的建立方法。 使用rand函数进行tensor初始化： rand函数会随机产生0~1之间的数值（不包括1）。...在pytorch中使用torch.rand(d1, d2)来建立tensor # torch.rand(d1, d2) a = torch.rand(3, 3) print(a) 输出 tensor([...，torch.rand_like(a)表示接收的参数不再是shape，而是tensor类型。...将上面的a的shape读出来后，再送给rand函数。...当然想生成一维张量时， a = torch.full([1], 2) print(a) tensor([2.])
回顾 上偏文章我们了解到，权重迭代过程中可能遇到 鞍点 而阻断迭代过程，这是因为每一次迭代都以 所有样本（故又称为批梯度下降算法）为依据（前后有直接联系），因此当梯度为零时相应增量也为零，导致新权重与不会改变...为了尽量避免这种情况出现，引入随机梯度下降算法，降低甚至消除权重前后权重间的联系，使得权重有可能从鞍点中‘跳脱’出来。...= 2\cdot x_i \cdot (x_i \cdot w - y_i) 观察公式，随机梯度下降算法与梯度下降算法的区别在于每次迭代依据为随机的单个样本的梯度，而不是所有样本的梯度和平均值，而单个样本之间是独立的...小批量梯度下降算法（MBGD） BGD 与 SGD 各有各的优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？...即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称 MBGD）的初衷。
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