pytorch tensor归一化_pytorch tensor 归一化_tensor归一化 - 腾讯云开发者社区

文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3....切片、形状size()、改变形状view() 4. item() 只能读取一个元素参考 http://pytorch123.com/ 1. tensor 张量 empty 不初始化 import...torch x = torch.empty(5,3) # 不初始化 print(x) tensor([[1.0010e-38, 4.2246e-39, 1.0286e-38], [1.0653e...x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1.,...1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64) x = x.new_zeros(2,4) tensor([

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pytorch tensor操作：tensor与numpy转换

tensor转numpy t = torch.ones(5) print(f"t: {t}") n = t.numpy() print(f"n: {n}") 输出： t: tensor([1., 1...., 1., 1., 1.]) n: [1. 1. 1. 1. 1.] cpu上的tensor可以和numpy array共享内存地址，改变其中的一个另一个也会改变 t.add_(1) print(f"t...: {t}") print(f"n: {n}") 输出： t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) n: [2. 2. 2. 2. 2.]...可训练的tensor转numpy t = torch.ones(5) t_trained = t.clone().detach().requires_grad_(True) print(f"t_trained...: {t_trained}") n = t_trained.detach().numpy() print(f"n: {n}") 输出： t_trained: tensor([1., 1., 1., 1.

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PyTorch核心--tensor 张量！！

前言在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。...在PyTorch中，张量是tensor.Tensor 的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...import torch # 创建一个标量 scalar_tensor = torch.tensor(3.14) # 创建一个向量 vector_tensor = torch.tensor([1,...变为(3, 8) 张量的原理 PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。...# 获取张量的步幅 stride = tensor_3d.stride() 张量的操作 PyTorch提供了丰富的张量操作，包括数学运算、逻辑运算、索引和切片等。这里列举最常见的几种操作： 1.

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Pytorch张量（Tensor）复制

tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。cloneclone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。...detachdetach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。...变为clone()后的tensor。...此时梯度仍然只流向了原始的tensor。...由于与原始tensor共享内存，所以原始tensor在计算图中数值反向传播更新之后，detach()的tensor值也发生了改变。

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pytorch tensor 基础操作

pytorch tensor 基础操作 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn

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pytorch tensor类型转换_pytorch转caffe

torch.Tensor类型的数据loss和acc打印时，如果写成以下写法 print('batch_loss: '+str(loss.data)+'batch acc: '+str(acc.data...)) 则不仅会打印出loss和acc的值，还会打印出device信息和 tensor字样，如下：如果仅想打印出数值，使得打印出的信息更加简洁，则要用以下写法 print('batch_loss

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pytorch入坑之Tensor

= torch.tensor(data) tensor2 = torch.from_numpy(data)#与data共用一个地址 print("data:",data) print("tensor1:...",tensor1) print("tensor2:",tensor2) for num in tensor2: num+=10 print("after data:",data) 结果 data...: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] tensor1: tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=torch.int32) tensor2: tensor...= torch.tensor([1]) tensor1 = torch.tensor([[1,2],[3,4]]) #out会改变原有张量的地址 zeros = torch.zeros((3,3),out...= torch.tensor([[1,1],[3,3],[2,2]]) cat0 = torch.cat([tensor1,tensor1],dim=0) cat1 = torch.cat([tensor1

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pytorch中tensor转numpy

cpu tensor转numpy: #假定a为tensor a.numpy() gpu tensor转numpy: gpu下的tensor不能直接转numpy，需要先转到cpu tensor后再转为numpy...a.cpu().numpy() 注：若tensor带有梯度，以上述方式转换时会报错： RuntimeError: Can’t call numpy() on Tensor that requires...Use tensor.detach().numpy() instead.

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pytorch tensor与numpy转换

tensor to numpya = torch.ones(5)print(a)输出tensor([1., 1., 1., 1., 1.])进行转换b = a.numpy()print(b)输出[1....1. 1. 1. 1.]注意，转换后的tensor与numpy指向同一地址，所以，对一方的值改变另一方也随之改变a.add_(1)print(a)print(b)numpy to tensorimport...numpy as npa = np.ones(5)b = torch.from_numpy(a)np.add(a, 1, out=a)print(a)print(b)输出[2. 2. 2. 2. 2.]tensor...([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)除chartensor外所有tensor都可以转换为numpy

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pytorch tensor转int_numpy和pytorch

tensor 转换为 numpy 采用 .numpy() 函数即可 a=torch.tensor([1,2,3]) print(a) print(type(a)) print(a.dtype...) b=a.numpy() print(b) print(type(b)) print(b.dtype) 输出： torch.tensor 整数默认为 int64 即 LongTensor 小数默认为...float32 不过一般对tensor 采用 tensor.data() 或者 tensor.detach() 来将变量脱离计算图，不计算梯度。...numpy 转换为 tensor 有两种函数一种是 torch.from_numpy() 第二种是 torch.tensor() 其中用这种，还可以转换数据类型 a=np.array([1,2,3...(b)) print(b.dtype) Pytorch中定义了8种CPU张量类型和对应的GPU张量类型 torch.FloatTensor(2,3) #构建一个2*3 Float类型的张量 torch.float32

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PyTorch 数据归一化与反归一化

文章目录数据归一化 除最大值法 MinMaxScaler 均值和标准差反归一化 数据归一化 除最大值法 def read_and_normalize_train_data(): train_data...return (data - min)/(max-min) 均值和标准差在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，新的数据由于对方差进行了归一化...feature_normalize(data): mu = np.mean(data,axis=0) std = np.std(data,axis=0) return (data - mu)/std pytorch...反归一化 def unnormalized_show(img): img = img * std + mu # unnormalize npimg = img.numpy()

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Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小，这两者是等价的，一般情况下我们用前者多一些。...如果你学过TensorFlow的话，你会发现matmul是TensorFlow当中点乘的api，Pytorch当中沿用了这个命名。可以看到，mm和matmul计算得到的结果是一致的。...将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU的并发性能提升计算的效率，这是Pytorch当中常用的手段。...to方法不仅可以改变tensor的设备，还可以同时变更tensor当中元素的类型：总结虽然tensor拥有许多额外的功能和计算函数，但是tensor的意义并不仅仅如此。

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PyTorch学习系列教程：何为Tensor？

导读本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。...Tensor英文原义是张量，在PyTorch官网中对其有如下介绍：也就说，一个Tensor是一个包含单一数据类型的高维矩阵，简言之Tensor其实和Numpy里的array是一样的。...更进一步的，Tensor也不是PyTorch特有的定义，而是众多深度学习框架广泛使用的数据结构，例如TensorFlow更是形象的将Tensor加入了框架的命名之中。...3.从已保存文件加载一个Tensor 文件作为交互数据的常用形式，PyTorch中自然也不会缺席。...04 小结本文从何为Tensor—如何构建Tensor—Tensor有何特性三个方面入手，简要介绍了PyTorch中的核心数据结构——Tensor。

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Pytorch 的tensor (张量）的介绍

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。...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...tensor([1, 2]) >>> torch.tensor([[1,2],[3,4]]) # 2维张量 tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> torch.tensor...同numpy一样，可以改变tensor的shape，新的tensor只是是原来tensor的视图，二者共享存储空间。...]]) >>> torch.max(a) tensor(-0.0111) >>> a.mean() tensor(-0.2975) >>> a.mean(dim=1) # 可以指定维度 tensor([

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Pytorch 基础-tensor 数据结构

Contents 1 torch.Tensor 2 Tensor 数据类型 3 Tensor 的属性 3.1 view 和 reshape 的区别 4 Tensor 与 ndarray 5 创建 Tensor...Tensor 数据类型 Torch 定义了七种 CPU tensor 类型和八种 GPU tensor 类型： torch.Tensor 是默认的 tensor 类型（torch.FloatTensor...Tensor 的属性 Tensor 有很多属性，包括数据类型、Tensor 的维度、Tensor 的尺寸。...创建 tensor ，可以传入数据或者维度，torch.tensor() 方法只能传入数据，torch.Tensor() 方法既可以传入数据也可以传维度，强烈建议 tensor() 传数据，Tensor...参考资料 PyTorch：view() 与 reshape() 区别详解 torch.rand和torch.randn和torch.normal和linespace()

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PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

PyTorch最近几年可谓大火。相比于TensorFlow，PyTorch对于Python初学者更为友好，更易上手。...同样的，在PyTorch中，有一个类似于numpy的库，称为Tensor。Tensor自称为神经网络界的numpy。...后续可能会更新~ 二、torch.tensor与torch.Tensor的区别细心的读者可能注意到了，通过Tensor建立数组有torch.tensor([1,2])或torch.Tensor...而采用type(x)，则清一色的输出结果都是torch.Tensor，无法体现类型区别。 PyTorch是个神奇的工具，其中的Tensor用法要远比numpy丰富。...大家可以在练习中多多总结，逐渐提高~ 到此这篇关于PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor

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pytorch的python API略读--tensor(三）

]]) >>> torch.masked_select(cvtutorials, mask) tensor([-1.5259, 1.1065, 0.4838]) 从中可以看出，根据mask对输入tensor...相应位置的元素进行筛选，mask某位置为True，则取出tensor相应位置的元素，否则，不取出。...还有一点，mask的shape不一定和tensor一样，但是需要broadcast到tensor上，例如： >>> cvtutorials = torch.randn(2, 3) >>> cvtutorials...tensor([[ 0.8686, 0.0910, 1.8702], [ 1.8140, -1.0902, 0.7051]]) >>> mask = torch.tensor([...) tensor([ 0.0910, 1.8702, -1.0902, 0.7051])

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pytorch的python API略读--tensor(二)

tensor：这是最基本的构建一个tensor的方法，用法如下： torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False,...，zeros和ones分别创建为0或者为1的tensor，zeros_like和ones_like也是创建为0或者为1的tensor，不同的是zeros_like和ones_like需要tensor作为输入...，like的意思是类似，类似输入tensor的shape，这样就无须预先知道某个tensor的shape即可创建出和该tensor同样shape的tensor(有点绕口),用法如下： torch.zeros...= numpy.array([1.0, 2.0, 3.0]) >>> temp_tensor = torch.as_tensor(cvtutorials) >>> temp_tensor[2] = -...= torch.as_tensor(cvtutorials, device=torch.device('cuda')) >>> temp_tensor[2] = -3.0 >>> temp_tensor

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pytorch的python API略读--tensor(五）

torch.cat将一系列的tensor连接起来，这里要求被连接的tensor要有同样的shape，这个函数的用法如下： torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None)...，其中每个都是一个tensor，dim表示多个tensor沿着哪个维度进行连接，默认是0，表示沿着第0维连接，我们以二阶tensor(矩阵)为例： >>> cvtutorials = torch.randn..., cvtutorials), 0) tensor([[ 1.0078, 0.6374], [-1.2574, -1.2475], [ 1.0078, 0.6374]..., [-1.2574, -1.2475]]) >>> torch.cat((cvtutorials, cvtutorials), 1) tensor([[ 1.0078, 0.6374...tensor([6, 7, 8, 9]) >>> torch.column_stack((a, cvtutorials)) tensor([[1, 6], [2, 7],

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PyTorch ：了解Tensor(张量)及其创建方法

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...文章目录认识张量 Tensor与 Variable Tensor 张量的创建一、直接创建 torch.tensor（） torch.from_numpy(ndarray) 二、依据数值创建 2.1...Tensor与 Variable Variable是Pytorch的0.4.0版本之前的一个重要的数据结构，但是从0.4.0开始，它已经并入了Tensor中了。...is_leaf: 指示是否是叶子结点（张量） Tensor PyTorch0.4.0版开始， Variable 并入 Tensor dtype: 张量的数据类型，如 torch.FloatTensor...) 修改tensor numpy array: [[-1 2 3] [ 4 5 6]] tensor : tensor([[-1, 2, 3], [ 4, 5,

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Pytorch 张量tensor

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pytorch的python API略读--tensor(五）

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