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。...）指定了张量中包含的数据类型。...（2）张量的torch.layout 在我们的例子中（torch.strided），layout 指定了张量在内存中的存储方式。要了解更多关于 stride 可以参考这里。
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。...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。
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。 ?...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。...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
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
强烈建议读者朋友在自己的电脑上测试上述代码，以便加强理解。其中广播的仅用到了 + 运算符，而这些广播规则对于任意二进制通用函数都是适用的，大家可以再试试乘法、除法之类的操作。...它适用的场景非常多，尤其是在矩阵运算时候，非常方便，体现了巨大优势。
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。...5.5000e+01, 4.4000e+01, 8.9082e-39], [2.2000e+01, 4.4000e+01, 2.2000e+01]]) torch.zeros(）：创建元素值全为零的张量...1的张量。...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
PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。...中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...torch.sum() 此函数返回输入张量中所有元素的总和。...现在我们可以成功地对张量执行矩阵乘法。两个张量的数据类型必须匹配才能成功操作。...为了在反向传播时计算导数，必须能够有效地执行矩阵乘法，这就是 torch.mm () 出现的地方。 总结 我们对 5 个基本 PyTorch 函数的研究到此结束。
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。...在深度学习中，阿达玛积常用于激活函数的计算、权重更新以及在一些特定的层中，如注意力机制中的权重计算等。与矩阵乘法不同，阿达玛积不是基于矩阵的行和列的乘法，而是基于单个元素的乘法。...张量的基本运算包括多种操作： 加法和减法：两个同阶张量可以进行元素对元素的加法和减法运算。 标量乘法：一个标量可以与任何阶的张量相乘，结果是将原张量的每个元素乘以该标量。...点积（内积）：两个张量的点积通常是指它们之间的逐元素乘法后求和。 外积：两个向量的外积会产生一个矩阵，其中每个元素是第一个向量的元素与第二个向量的元素的乘积。
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。...a = torch.tenor(1) a.dtype = torch.int32 4.张量的存储 ---- 张量存储在连续的内存中，被torch.Storage 控制。...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。..., 1.0, 3.0, 5.0，second_point 距离这个张量在内存中的第一个元素的距离是 2。
，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...torch.ge(input, other, out=None)：如果 input 中的元素大于等于 output 中的对应元素，返回 True。...torch.gt(input, other, out=None)：如果 input 中的元素大于 output 中的对应元素，返回 True。...torch.le(input, other, out=None)：如果 input 中的元素小于等于 output 中的对应元素，返回 True。...torch.lt(input, other, out=None)：如果 input 中的元素小于 output 中的对应元素，返回 True。
在实践中，您经常会看到用小写字母表示的标量和向量，例如 y 或 a 。矩阵和张量表示为大写字母，例如 X 或 W 。 我们来总结一下。...让我们创建一个张量并对其执行逐元素乘法和矩阵乘法。...8.3 索引（index）和切片（slice） 就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。...例如,[0:2, :]访问第1行和第2行,其中“:”代表沿轴1(列)的所有元素。虽然我们讨论的是矩阵的索引,但这也适用于向量和超过2个维度的张量。...由于矩阵乘法的规则，如果形状不匹配，就会遇到错误。这些方法可帮助您确保张量的正确元素与其他张量的正确元素混合。
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...：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...[2, 5, 8]]) t_select: tensor([[4, 5, 0], [2, 5, 8]]) 2.2 torch.masked_select 功能：按mask 中的...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
PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。...PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。 ?...当我们想要对不同维数的张量进行重新排序，或者用不同阶数的矩阵进行矩阵乘法时，可以使用这个函数。 3. tolist() 这个函数以Python数字、列表或嵌套列表的形式返回张量。...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。
本文基于 Pytorch1.2 张量与向量、矩阵的关系张量是向量和矩阵的扩展，它能够表示更高维度的数据。这种多维表示能力使得张量在处理图像、视频等复杂数据时更加得心应手。2....)2.3 张量的数学运算PyTorch 张量支持丰富的数学运算，包括逐元素运算和矩阵乘法等。...# 逐元素加法x = torch.tensor([1, 2, 3])y = torch.tensor([4, 5, 6])elementwise_sum = x + y# 矩阵乘法X = torch.tensor...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。...基本属性：了解了张量的 dtype、shape 和 device 等基本属性。数学运算：探讨了张量的逐元素运算、矩阵乘法、广播机制以及索引与切片。
增加维度 增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此张量中的元素并没有发生改变，仅仅改变了张量的理解方式。...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。...()) torch.Size([1, 1, 28, 28]) >>> # squeeze函数中dim参数为待删除维度的索引号 >>> # [b,c,h,w]中批量维度的索引为0 >>> x = torch.squeeze...参数不同，在 torch.squeeze(input, dim) 中 dim 参数表示待删除维度的索引号。
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++...如果元素在存储的逻辑结构上相邻，在存储的物理结构中也相邻，则称为连续存储的张量； 如果元素在存储的逻辑结构上相邻，但是在存储的物理结构中不相邻，则称为不连续存储的张量； 为了方便理解代码，先来熟悉一些方法...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
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。...记住，最后一个轴，也就是我们要开始的轴，是实际数字或数据值所在的轴。 如果我们沿着最后一个轴运行，停下来检查一个元素，我们将看到一个数字。如果我们沿着任何其他轴运行，元素是多维数组。
|张量相加得到了意外的结果，可以考虑是不是误将不同形状的向量相加了，触发了广播机制。...当你执行张量操作时，例如加法、乘法、矩阵乘法、激活函数等，这些操作会被记录到计算图中。计算图是一个有向无环图（DAG），其中节点表示张量操作，边表示操作之间的依赖关系。...中，反向传播（backward）函数用于计算非标量张量的梯度。...>`y.sum().backward()` 是使用 PyTorch 的自动微分功能进行反向传播。它计算了 `y` 张量的和，并通过链式法则将梯度传播回各个输入张量。这里的输入张量是 `x`。... ~~~python x.grad.zero_() y =x * x #由于 y 是通过对 x 进行元素级乘法实现的（y = x * x），因此 y 对于每个元素 x[i] 的梯度是 2
[3] 线性代数 标量 向量 矩阵 张量 向量是标量的推广，矩阵是向量的推广,张量是任意维度的推广。...** 哈达玛积 两个矩阵的按元素乘法称为 哈达玛积（Hadamard product）（数学符号 ? ） ? 点积 给定两个向量 ? ，它们的 点积（dot product） ? （或 ?...乘法看作是一个从 ? 到 ? 向量的转换。这些转换证明是非常有用的。例如，我们可以用方阵的乘法来表示旋转。...-维向量 ? 中的元素是 ? 的 [ ? 范数 是向量元素平方和的平方根：] ( ? ) 其中，在 ? 范数中常常省略下标 ? ，也就是说， ? 等同于 ? 。...在深度学习中，我们更经常地使用平方 ? 范数。你还会经常遇到 [ ? 范数，它表示为向量元素的绝对值之和：] ( ? ) 与 ? 范数相比， ? 范数受异常值的影响较小。为了计算 ?
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