学习目标 掌握张量基本运算 掌握阿达玛积、点积运算 掌握PyTorch指定运算设备 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....对于输入都是三维的张量相当于 bmm 运算 对数输入的 shape 不同的张量, 对应的最后几个维度必须符合矩阵运算规则 import numpy as np import torch 1....我们也可以将张量创建在 GPU 上, 能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。将张量移动到 GPU 上有两种方法: 1. 使用 cuda 方法 2. 直接在 GPU 上创建张量 3....gpu 版本的 PyTorch # 或电脑本身没有 NVIDIA 卡的计算环境 # 下面代码可能会报错 data = data.cuda() print('存储设备:'...对于输入都是三维的张量相当于 bmm 运算 对数输入的 shape 不同的张量, 对应的最后几个维度必须符合矩阵运算规则 将变量移动到 GPU 设备的方法，例如: cuda 方法、直接在 GPU 上创建张量
PyTorch以其动态计算图、易于使用的API和强大的社区支持，成为科研人员、数据科学家及工程师的首选框架。它不仅简化了模型设计、训练与部署流程，还极大地提高了实验效率和创新能力。...张量的创建 1.1 张量的基本概念 PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。...PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。 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。...张量的数值计算 2.1 张量基本运算 基本运算中，包括 add、sub、mul、div、neg 等函数, 以及这些函数的带下划线的版本 add_、sub_、mul_、div_、neg_，其中带下划线的版本为修改原数据...我们也可以将张量创建在 GPU 上, 能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。
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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MSE: Mean Squared Error（均方误差） 含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即： M S E = 1 N ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2...主要差别是参数的设置，在torch.nn.MSELoss中有一个reduction参数。...除此之外，torch.nn.MSELoss还有一个妙用，求矩阵的F范数（F范数详解）当然对于所求出来的结果还需要开方。...参考文献 [1]pytorch的nn.MSELoss损失函数 [2]状态估计的基本概念（3）最小均方估计和最小均方误差估计 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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...size相同的tensors之间可以进行数学运算。除非可以进行broadcast，不同size的tensors之间不可以进行数学计算。
一、前言 本文将介绍张量的统计计算，包括基本统计量（均值、方差、标准差、最大值、最小值）、相关性统计量（相关系数、协方差）、累积统计量（张量的和、张量的累积和、张量的乘积、张量的累积乘积）、分布统计量...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2.... PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。...这些操作函数能够高效地利用GPU进行并行计算，加速模型训练过程。 1....高维张量 【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算 1.
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... 0.], [ 0., 0., 1.]]) 2. indexing，slicing，joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch...torch.sigmoid(input, out=None)：对张量进行 sigmoid 计算。 torch.sqrt(input, out=None)：对张量取平方根。...如果下述函数中的 dim 变量没有显式赋值，则对整个张量进行计算，返回一个值；若 dim 被显性赋值，则对该 dim 内的每组数据分别进行运算。
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
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。...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
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。...总结： 至此，我们现在应该对PyTorch张量创建选项有了更好的了解。我们已经了解了工厂函数，并且了解了内存共享与复制如何影响性能和程序行为。
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。
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PyTorch中，您可以使用Python的PIL库（Pillow）来随机截取图片，然后将其读取为张量。...使用PyTorch的ToTensor类将PIL图像转换为张量。...PyTorch期望这些维度为[Channel, Height, Width]。如果您的张量维度与此不同，可以使用permute方法调整。...我们首先安装了PyTorch和Pillow。 导入必要的模块。 加载一张图片。 随机截取图片的一部分。 将截取的图片转换为张量。 调整张量的维度，使其符合模型的输入要求。...通过以上步骤，我们可以轻松地将图像随机截取并读取为PyTorch张量，以便用于训练或测试。
- 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。...张量计算的高效实现通常依赖于专门的软件库（如TensorFlow、PyTorch）和硬件加速器（GPU、TPU），这些工具能够处理大规模数据集并加速训练过程。...张量计算引擎是用于处理多维数组（即张量）操作的软件库，它们在深度学习、机器学习、科学计算和数据分析等领域至关重要。以下是几个常见的张量计算引擎： 1....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。...PyTorch 也广泛支持GPU加速，并有一个庞大的生态系统，包括预训练模型和高级API。 4.
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
()（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
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。
1 的张量。...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...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。
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。
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