非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时，只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。...张量(tensor):和numpy中的数组是一样的东西。是Tensorflow中基本的数据格式。 打印出一个tensor会有三部分:名字,形状,数据类型。 名字是op类型。形状也就是shape。...张量的阶： 在numpy中叫做维度，在Tensorflow中叫做阶。 张量的数据类型： ?...Tensor的形状 一旦形状确定不能再被修改： 实例： # 创建一个张量,可以多行4列的数据 plt = tf.placeholder(tf.float32,[None,4]) print(plt) #..., 4), dtype=float32) Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 4), dtype=float32) 报错 ''' 动态形状： tf.reshape()：创建一个新张量
通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。...当将这个参数设置为tf.TensorShape(None)(表示一个未指定的形状)时，可以用不同形状的值为变量赋值。....], [11.]])参数：a:类型为float16、float32、float64、int32、complex64、complex128的张量，秩为> 1。b:与a类型和秩相同的张量。...当x 1。b:与a类型和秩相同的张量。
输入值量子化为量子化范围([0;2^num_bits - 1]当narrow_range为false且[1;2^num_bits - 1]当为真时)，然后反量化，输出为浮点数[min;max)间隔。...输入值量子化为量子化范围([0;2^num_bits - 1]当narrow_range为false且[1;2^num_bits - 1]当为真时)，然后反量化，输出为浮点数[min;max)间隔。...min和max浮动到与输入形状相同的‘输出’张量。...输入值量子化为量子化范围([0;2^num_bits - 1]当narrow_range为false且[1;2^num_bits - 1]当为真时)，然后反量化，输出为浮点数[min;max)间隔。...FakeQuantWithMinMaxVars操作上方的反向传播梯度，形状为:[d]、[b, d]、[b, h, w, d]。inputs:类型为float32的张量。
dim 指定新维度插入的位置，torch.stack 函数中的 dim 参数与 torch.unsqueeze 函数（增加长度为 1 的新维度）中的 dim 参数用法一致： 当 dim ≥ 0 时，在...dim 之前插入新维度； 当 dim < 0 时，在 dim 之后插入新维度； 例如，对于形状为 的张量，在不同位置通过 torch.stack 操作插入新维度，dim 参数对应的插入位置设置如下图所示...比如张量 是形状为 的 3 通道图片张量，张量 是另外一个形状为 的 3 通道图片张量。...的 和 两个图片张量，沿着第 0 个维度进行合并（通道维度）后的张量形状为 。...所有待合并的张量形状必须完全一致 torch.stack 也需要满足张量堆叠合并的条件，它需要所有待合并的张量形状完全一致才可以进行合并。如果待合并张量的形状不一致时，进行堆叠合并会发生错误。
张量包含下面这些类型中的一种(相同类型的)数值数据: ? 注意每种类型都有一个CPU和GPU版本。关于张量数据类型需要记住的一件事是，张量之间的张量运算必须发生在具有相同数据类型的张量之间。...去掉张量属性 作为神经网络程序员，我们需要注意以下几点: 张量包含统一类型（dtype）的数据。 张量之间的计算取决于 dtype 和 device。...它们都接受某种形式的数据，并为我们提供了torch.Tensor类的实例。有时候，当有多种方法可以达到相同的结果时，事情可能会变得令人困惑，所以让我们来分解一下。...(data) numpy.ndarray 这为我们提供了一个简单的numpy.ndarray类型的数据。...., 1.] ]) torch.zeros()函数，它用指定形状参数的形状创建一个全部为 0 张量。
当我们尝试将一个形状为(1, 10, 4)的数据作为输入传递给这个placeholder张量时，就会出现上述错误。这是因为数据的形状与定义的placeholder张量的形状不匹配。...Placeholder张量的主要特点如下：形状（shape）不固定: 在定义Placeholder时，通常会将形状（shape）设置为None或部分确定的值，以便在运行时能够接受不同形状的输入数据。...类型（dtype）固定: 在定义Placeholder时，需要指定数据类型（dtype），例如tf.float32、tf.int32等。...需要在运行时提供输入数据: 当执行计算图时，必须通过feed_dict参数将实际的输入数据以字典的形式传递给Placeholder张量。...在构建计算图时不会执行任何计算: Placeholder张量本身没有值，只是一个占位符，它在计算图构建阶段主要用于确定模型的结构和输入参数的形状。
(默认错误)change_concat_input_ranges:布尔值，用于更改用于量化模型的concat操作符的输入和输出的最小/最大范围的行为。当为真时，更改concat操作符重叠的范围。...参数：graph_def:冻结的TensorFlow GraphDef。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。...input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。output_tensors:输出张量列表(仅使用.name)。
更准确地说，导数被定义为通过该点x[0]和函数上另一点x的直线的斜率的极限，当x无限接近x[0]时（参见方程 B-2）。 方程 B-2....但是，如果您调用tf_cube(tf.constant([2.0]))或tf_cube(tf.constant([3.0]))（对于形状为[1]的 float32 张量），它将生成一个新的具体函数，对于...tf_cube(tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]))（对于形状为[2, 2]的 float32 张量），它将生成另一个新的具体函数。...tf_cube() TF 函数，及其ConcreteFunction和它们的FuncGraph 这些图中的张量是符号张量，意味着它们没有实际值，只有数据类型、形状和名称。...符号张量使得可以预先指定如何连接操作，并且还允许 TensorFlow 递归推断所有张量的数据类型和形状，鉴于它们的输入的数据类型和形状。
pooler_output（形状为(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选，当传递add_pooling_layer=True时返回）— 最后一层隐藏状态的平均池化...itm_logits（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, 2)，可选，当input_ids_masked和pixel_values存在时返回）- ITM 损失的 logits...pixel_values — 要提供给模型的像素值。当images不为None时返回。 为模型准备一个或多个序列和图像的主要方法。...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（即没有将其过去的键值状态提供给此模型的那些）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为...))元组，每个元组包含形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的 2 个张量） 包含预计算的隐藏状态（自注意块中的键和值
这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的 元素（element）。例如，张量 x 中有 12 个元素。...（沿每个轴的长度）的形状 x.shape # torch.Size([12]) x.numel() # 12 要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。...]]]) # 创建一个形状为（3,4）的张量。 其中的每个元素都从均值为0、标准差为1的标准高斯分布（正态分布）中随机采样。...只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。 下面的例子分别演示了当沿行（轴-0，形状的第一个元素）和按列（轴-1，形状的第二个元素）连结两个矩阵时，会发生什么情况。...节省内存 运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。 例如，如果用Y = X + Y，将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。
张量取消了上面说的界限，只使用一个n来表示所处理维度的数量。这里秩、轴和形状是使用张量时最关注的三个张量属性，且都与索引有关。...当网络在训练过程中进行学习时，这些映射就会出现。...并且在使用多设备时，张量之间的操作必须是存在于同一个设备上。总之，张量的操作需要注意两点，一张量包含一个统一类型的数据，二张量之间的运算依赖于张量的类型以及设备。...type(sample) #样本是一个Python的序列类型，输出的结果是“tuple”元组 image , label = sample #使用序列解压缩的概念来分配图像和标签 image.shape...另一方面，参数（argument）是当函数被调用时传递给函数的实际值，相当于是函数内部的局部变量，是由函数调用者从外部分配给这些变量的值。
values：任何类型和dense_shape [N]的一维张量，它提供了indices中的每个元素的值。...当构造SparseTensor对象时，这不是强制执行的，但大多数操作都假定正确的顺序。如果稀疏张量st的排序是错误的，可以通过调用tf.sparse_reorder(st)来获得一个固定的版本。...参数：indices：一个形状为[N, ndims]的二维int64张量。values：任何类型和形状[N]的一维张量。dense_shape：形状为[ndims]的1-D int64张量。....参数：sp_indices：int64类型的张量,是2维的,N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序.sp_values：一个张量；必须是下列类型之一：float32...sp_indices.sp_shape：int64类型的张量,是1维的；输入SparseTensor的形状.dense：一个张量；必须与sp_values具有相同的类型；R-D；密集的张量操作数.name
1、类class SparseTensor：表示一个稀疏张量。张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。...当构造稀疏张量对象时，这并不是强制的，但是大多数ops都假定正确的顺序。如果稀疏张量st的序错了，可以通过调用tf.sparse.reorder(st)得到一个固定的版本。...参数：indices:一个二维int64张量的形状[N, ndims]。values:任意类型和形状的一维张量[N]。dense_shape:形状的一维int64张量[ndims]。...shape得到表示稠密张量形状的张量形状。返回值：一个TensorShape对象。value表示的稠密张量中的非零值。返回值：任意数据类型的一维张量。....): 计算稀疏张量各维元素的和。reorder(...): 将稀疏张量重新排序为正则的行主顺序。reset_shape(...): 重置指标和值不变的稀疏张量的形状。
return_tensors（str或TensorType，可选，默认为 self.return_tensors）— 要返回的张量类型。如果为None，将返回图像列表。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss（形状为 (1,) 的 tf.Tensor，可选，当提供 labels 时返回）— 分类（或如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...return_tensors（str或TensorType，可选，默认为 self.return_tensors）- 要返回的张量类型。如果为None，将返回图像列表。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回） — 总损失，作为负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。
通过图形的基本数据单位是数值、布尔值或字符串元素。当我们从上一个代码示例中打印出张量对象c时，我们看到它的数据类型是一个浮点数。因为我们没有指定数据的类型，所以TensorFlow自动默认为它。...例如，9被视为整数，而像9.1这样有小数点的任何数都被视为浮点数。 我们可以通过在创建张量对象时指定要处理的数据类型来显式地选择数据类型。...如果你需要在你的训练模型中包含特定值的常量，那么常量对象可以如下例所示: z = tf.constant(5.2, name="x", dtype=tf.float32) 张量的形状 张量的形状是每个维中的元素个数...张量形状可以是Python列表，也可以是包含有序整数集的元组:列表中的数字和维度一样多，每个数字都描述了对应维度的长度。...例如，列表[3,4]描述了长度为3的三维张量在第一个维度的形状，长度为4的三维张量在第二个维度的形状。注意，可以使用元组(())或列表([])定义形状。
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，一幅RGB图像可以表示为一个三维张量，其中两个空间维度（高度和宽度）和一个颜色维度（红、绿和蓝）。 模型参数：神经网络的权重和偏置通常也以张量形式存储。...在进行张量拼接时，需要特别注意以下几点： 确保所有张量在非拼接轴上的尺寸是相同的。 当使用 torch.stack() 时，被堆叠的张量必须具有相同的形状。...在进行张量索引操作时，需要确保索引不超出张量的形状范围，否则会引发错误。此外，由于张量通常用于存储和处理大量数据，因此高效的索引操作对于性能至关重要。...例如，如果有一个张量t和一个相同形状的布尔张量b，那么t[b]将返回t中所有对应b中为True的元素。
class_labels — 可选的类标签列表，形状为(labels)，用于向模型提供输入（当提供annotations时）。...mask_labels — 可选的形状为(labels, height, width)的掩码标签列表，用于馈送给模型（当提供annotations时）。...class_labels — 可选的形状为(labels)的类标签列表，用于馈送给模型（当提供annotations时）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss（形状为(1,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。...)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。...)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。...当模型用作序列到序列模型中的解码器时，只有这两个额外的张量是必需的。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见 past_key_values 输入）。...loss（形状为(n,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回，其中 n 是未屏蔽标签的数量）- 语言建模损失。
比如定义一个 float64 类型的 tensor，如果将这个 tensor 放在 CPU 上运行，这个 tensor 的数据类型为 torch.DoubleTensor。...不过在介绍深度学习中不同维度张量之前，先来看看在 PyTorch 中查看 tensor 形状以及 tensor 维度的属性和函数： 查看 tensor 的形状： tensor.shape：shape 为...当为 torch.Tensor 传入数据的形状时会生成指定形状且包含未初始化数据的张量，torch.Tensor 更像是 torch.tensor 和 torch.empty 的混合。...还有一点需要注意，当接受数据内容时，torch.tensor 从传入的数据中推断出数据类型，而 torch.Tensor 则会使用默认的全局数据类型。」...1D 张量称为向量，在深度学习中阈值通常为向量的形式，不过在后期计算时阈值的维度会被广播机制进行推广。
当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。...错误发生是因为将一个包含多个元素的张量转换为标量没有一个明确定义的操作。张量可以具有任意的形状和大小，要将它们转换为标量，需要减少维度，并将数据压缩为单个值。...例如，tensor.reshape(1)将张量重塑为形状为(1,)的一个元素。结论"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误发生在尝试将包含多个元素的张量转换为标量值时。...它只能存储一个值，与之对应的是向量、矩阵和张量等可以存储多个值的数据类型。 Python标量的常见类型包括整数（int）、浮点数（float）、布尔值（bool）和复数（complex）。...这些类型都只能存储单个值，不能表示多个值或向量。整数（int）是没有小数部分的数值，可以表示正整数、负整数和零。浮点数（float）是带有小数部分的数值，可以表示实数集合中的有理数和无理数。
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
即时通信 IM
对象存储
