我花了几天的时间阅读他们的API和教程，我非常满意这些我所看到的内容。 尽管其他库提供了类似的功能，如GPU计算和符号差异化，但是它API的整洁性和对IPython栈的熟悉使其吸引我使用。...混合密度网络 由Christopher Bishop在90年代开发的混合密度网络（MDNs）试图解决这个问题。该方法倾向于让网络预测一个单个的输出值，网络将预测出输出内容的整个概率分布。...我们选择的反正弦数据不仅仅是为了解决玩具问题，而且它在机器人领域有广泛地应用，例如，我们要确定哪个角度可以使移动机器人手臂移动到目标位置。...对于这个问题，实际上有非常优化的梯度公式（参见Bishop的原始论文中的推导，方程33-39），我非常怀疑TensorFlow梯度公式自动计算的优化性和优雅性，所以通过在TensorFlow中建立一个自定义运算符...绩效方面有很多问题需要解决。而且，虽然该库可以理论上用于分布式计算，但迄今为止，只有非分布式版本已经开源。
张量创建操作 张量的随机创建包含的方法有：torch.rand()，torch.randlike()，torch.randn()，torch.randnloike()，torch.randint()，torch.randint_like...dtype：可选参数，设置data的数据类型，默认使用data原来的type。 device：可选参数，返回张量的设备，默认使用当前设备。有cpu张量和cuda张量两种形式。...默认False，如果自动梯度会在返回的张量上记录操作。 pin_memory：可选参数，bool。默认False，只在cpu张量上有效。设置之后返回的张量会被分配到指定的内存。...dtype（torch的dtype，可选参数）：指定返回张量的数据类型，默认为None，根据原数据推出类型。...参数 input（Tensor）：输入张量 size（tuples或ints）：输出张量的形状 stride（tuple或ints）：输出张量的步长 storage_offset（int，可选参数）：输出张量在存储中的偏移
参数同torch.zeros() 参数 input（Tensor）：决定输出张量的size dtype（可选参数）：默认None，值同输入数据的类型 layout（可选参数）：默认None，值同输入数据的...layout device（可选参数）：略 requires_grad（bool，可选参数）：略 memoryformat（torch.memoryformat，可选参数）：指定返回张量的内存格式，默认是...说一下zeros与zeroslike和类似函数的区别。zeros是指定输出张量的形状size，然后返回张量，zeroslike则是根据一个张量，返回这个张量形状的张量。...，张量的大小是(end-start)÷step的值。...参数： start：点集的开始 end：点集的结束 step：start和end间数个数，默认100 out：输出张量，其他参数略 例子 >>> torch.linspace(3, 10, steps
，张量需要有相同的形状，或者为空也可以 参数 Tensors（Tensor序列）：需要连接的张量序列 dim（int，可选参数）：张量连接的维度 out：输出张量 例子 >>> x =...，每个块是输入张量的view 最后一个块如果张量沿着指定的维度不可分割成指定形状的块，那么最后一个块形状更小 参数 input（Tensor）：需要分割的张量 chunks（int）：需要返回的块数量...,xn-1)，指定的dim为i，那么index必须是n维张量，在y>=1的地方，其大小为(x0,x1,......,xn-1)，输出张量out则和index一样的size 参数 input（Tensor）：源张量 dim（int）：索引的轴 index：需要收集元素的索引 out sparse_grad（bool，...，沿input指定的dim索引，index是一个长张量 返回的张量和源张量维度相同，指定dim的这个维度和index一样长度，其他的维度和源张量一样 返回张量开辟新的内存，如果输出张量out的shape
=10.0, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor 返回一个一维的张量...=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor 返回一个2维的张量...参数 size（int...） fill_value：输出张量需要填充的值 out dtype layout device requires_grad 例子 >>> torch.full((2...torch.quantizepertensor(input, scale, zero_point, dtype) → Tensor 根据给出的scale和零点，把浮点类型的张量量化成的新张量 参数 input...（Tensor）：需要转化的张量 scale（float）： zero_point（int）：原点的位移 dtype 例子 >>> torch.quantize_per_tensor(torch.tensor
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...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。...，当然，直接用Python的列表来给out_shape赋值也是可以的。...atomicAdd函数，把输入张量的所有元素做一个求和，这样输出的张量的shape只有[1]，对应的Python调用形式也要做一定的调整： import os import numpy as np import
张量 张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。 具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作： 基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。...负数步长：在Python的传统列表中，步长可以为负数，表示倒序排列。但在张量中，步长必须大于0，否则会报错。这意味着不能使用负数步长来逆序索引张量元素。...if __name__ == '__main__': test() # tensor([7, 3]) # tensor([[7, 6], [8, 3]]) 范围索引：类似于Python
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...input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like(input...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
前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。 张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...动态计算图我们将主要介绍动态计算图的特性，计算图中的Function，计算图与反向传播。 本篇我们介绍张量的结构操作。 一，创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...（布尔索引） #结果是1维张量 g = torch.masked_select(scores,scores>=80) print(g) 以上这些方法仅能提取张量的部分元素值，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用torch.where,torch.index_fill 和 torch.masked_fill torch.where可以理解为if的张量版本。
i_account == account) and (i_passwd == passwd): print('success') else: print('error') 程序规范问题...： 不合法的变量定义： [pylint] C0103:Invalid constant name "account" python没有常量机制，但是有默认规范： 常量变量名要...其他错误： pylint监测 另外，python代码隔离用四个空格或Tab 使用snippet片段快捷的定义各种 python代码段，循环、类、函数等等 if condition:...pass #pass是空语句，占位语句，如果什么都不写，则会报错 else: pass 这均作为结构体，有变量作用域的问题 嵌套控制 多个if嵌套，封装：提取为函数...替换switch： 多个elif、使用dict字典 参见python.doc.org//程序设计的F&Q 对于input()： 动态型语言，输入类型不可控，且输入后并不报错 接收到的值为字符串
/usr/bin/python # Filename: if.py number = 23 guess = int(raw_input('Enter an integer : ')) if guess...注意if语句在结尾处包含一个冒号——我们通过它告诉Python下面跟着一个语句块。 然后，我们检验猜测是否小于我们的数，如果是这样的，我们告诉用户它的猜测大了一点。...一个最简单的有效if语句是： if True: print 'Yes, it is true' 在Python执行完一个完整的if语句以及与它相关联的elif和else从句之后，它移向if...在这之后，Python看到程序的结尾，简单的结束运行。 二、while语句 只要在一个条件为真的情况下，while语句允许你重复执行一块语句。while语句是所谓 循环 语句的一个例子。...五、continue语句 continue语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。 #!
前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。 张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。
除此之外张量运算知识也用在Machine Learning以及一些特定的量化计算方法上。张量运算逐渐成为了必备的知识。...现在很多量化计算算法会在Python的生态中快速实现，本文也着重讲Python对张量计算的快速实现。 1....张量运算的Einstein notation，与numpy实现 在量子化学编程的语义下，我们不必过多的讨论张量是什么的问题，张量就是一个多维数组。...例如在Python中： A = np.random.rand(3,2,5) B = np.random.rand(3,2,5,6) A是一个3×2×5的三维数组(三维张量)，B是一个3×2×5×6的四维数组...(ij|kl)的对称性大概率没法考虑。另外tensorFlow包里面有自己的einsum函数，可能会更深层次优化。效率问题，还请专业人士指正。
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。...(((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...a+b Traceback (most recent call last): File "E:\Python36\lib\code.py", line 91, in runcode exec
Faust是一个流处理库，将kafka流中的思想移植到Python中。 它被用于Robinhood去构建高性能的分布式系统和实时数据通道，每天处理数十亿的数据。...Faust支持任何类型的流数据：字节、Unicode和序列化结构，同时也支持使用现代Python语法的“模型”来描述流中的keys和value是如何被序列化的。...高可用性 Faust是高度可用的，并且可以在网络问题和服务器崩溃中生存下来。在节点失败的情况下，它可以自动恢复，并且表将接管备用节点。 分布式的 根据您的应用程序的需要启动更多实例。...灵活性 Faust就是Python，而流是一个无限的异步迭代器。...使用开发版本 您可以使用以下pip命令安装Faust的版本： 常见问题 Faust可以在Django/Flask/etc上使用吗？
一维张量没有行和列的概念，只有长度的概念。上述的const1就是长度为4的一维张量，或者称为向量。 上面的图仅为示意，代表一维张量只有axis=0这个方向，并不是指这是一个4行的向量。...事实上，tensorflow在做一些运算时，反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。...上面的例子就是4维张量。 以三维以上的张量为例： 从左边开始数连续的[，最后一个[对应的]中一共两个元素，分别为1， 2，说明深度为2。...shape=(3, 4, 2)时，表示3行4列深度为2的张量 shape=(2, 3, 4, 2)时，表示有2个 3行4列深度为2的张量 shape=(6, 2, 3, 4, 2)时，表示有6个四维张量...，这个四维张量又可以表示为2个 3行4列深度为2的张量。
参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.
- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...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。...TensorFlow 引入了数据流图的概念，允许用户构建复杂的计算模型，并自动微分以进行优化。 3....JAX: JAX 是一个由 Google 研究团队开发的 Python 库，它建立在 NumPy 之上，提供了自动微分、矢量化运算和高效GPU/TPU加速的功能。...MXNet: MXNet 是一个灵活高效的深度学习框架，由 Amazon Web Services（AWS）支持，支持多种语言接口（包括Python）。
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., 1.]]) 2. indexing，slicing，joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch支持python...mask = a.lt(2) # 以“小于 2”为条件创建布尔值 >>> torch.masked_select(a, mask) tensor([0, 1]) 2.2 slicing 操作 ---- Python
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。...2.张量的数据类型 ---- 张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、 16位、32位和64位。...因为Storage是一维的张量的存储，修改它同样会改变张量本身。...5.2 张量的 storage offset ---- 查看张量内的相应元素与内存中第一个元素的相对位移。
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