张量

数学基础(一)-标量、向量、矩阵、张量以及各范数的含义

1.标量、向量、矩阵、张量: ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数,一行是一个对象,一列是一个对象的一个特征【一行一对象,一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数: ①向量的1范数(L1范数):向量的各元素绝对值之和。 ......
张量 标量 数学基础 向量 矩阵

2-1张量数据结构

0.配置 Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量及多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。 本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。 import torch print('torch.__version__=' ......
张量 数据结构 结构 数据

torch用法--张量操作

创建张量: torch.tensor(data): 从数据中创建张量。用列表创建,numpy创建 维度只看[ ] # 一维张量 data_1d = [1, 2, 3] tensor_1d = torch.tensor(data_1d)# 结果tensor([1, 2, 3]) # 二维张量 data ......
张量 torch

Torch张量是什么

定义: 在PyTorch中,张量(tensor)是一种类似于多维数组的数据结构,它是PyTorch的核心数据类型。张量可以具有不同的维度,例如标量(0维张量,类似于一个数字)、向量(1维张量,类似于一维数组)、矩阵(2维张量,类似于二维数组)以及更高维度的数组。 张量的维度,矩阵的维度主要看第一个数 ......
张量 Torch

7、生成mask,过滤无效张量

1、准备环境 import torch random_tensor = torch.randn(10, 2) print(random_tensor) 2、准备batch索引 from torch_geometric.utils import to_dense_batch, to_dense_adj ......
张量 mask

文本张量和文本向量

文本张量(Text Tensor) 是一种将文本数据表示为多维数组(张量)的数据结构。文本张量通常用于深度学习和神经网络模型中,以便将文本数据传递给这些模型进行训练或推断。文本数据的维度通常包括以下方面: 词汇表:文本张量的一个重要维度是词汇表大小,即语料库中唯一单词的数量。这通常是一个整数值,表示 ......
张量 文本 向量

机器学习张量运算——广播机制

概念介绍(基础) 练习* 用其他形状(例如三维张量)替换广播机制中按元素操作的两个张量。结果是否与预期相同? a = torch.arange(20).reshape((5,1,4)) b = torch.arange(48).reshape((6,2,4)) (a+b).shape Runtime ......
张量 机制 机器

Pytorch-(三)张量

1、张量支持的数据类型 (1)获取/设置Pytorch默认的张量类型 import torch # 2、张量Tensor # 2.1、获取/设置Pytorch的默认类型 def DefaultType_func(): dtype=torch.tensor([1,2,3.4]).dtype print ......
张量 Pytorch

打印numpy数组和张量tensor的形状

**一.打印np数组** ``` import numpy as np arr = np.array([13, 2500]) print(np.shape(arr)) ``` **二.打印tensor张量** ``` import torch arr = torch.Tensor([[1, 2, 3 ......
张量 数组 形状 tensor numpy

TedNet:一个用于张量分解网络的Pytorch工具包

## 摘要 张量分解网络(Tensor Decomposition Networks,TDNs)因其固有的紧凑架构而流行。为了给更多的研究人员提供一种灵活的方式来利用TDNs,我们提出了一个名为TedNet的Pytorch工具包。TedNet实现了5种张量分解(即,CANDECOMP/PARAFAC ......
张量 工具包 Pytorch 工具 TedNet

机器学习编译(三):张量程序案例 TensorIR

**使用张量程序抽象的目的是为了表示循环和相关的硬件加速选择,如多线程、特殊硬件指令的使用和内存访问。** # 1. 一个例子 使用张量程序抽象,我们可以在较高层的抽象制定一些与特定硬件无关的较通用的 IR 优化(计算优化)。 比如, 对于两个大小为 128×128 的矩阵 A 和 B,我们进行如下 ......
张量 TensorIR 机器 案例 程序

2、深度学习之张量和基本数据类型

1、构建项目 2、编辑test2.py 1 import torch 2 import numpy as np 3 import tensorflow as tf 4 #1. pytorch张量 5 #pytorch中的张量和tensorflow的tensor是一样的,名字都一样 6 #pytorc ......
张量 深度 类型 数据

1、深度学习pytroch的张量使用

1、构建项目 2、给项目命名和指定解释器,解释器用我们的虚拟环境 3.创建包 4、创建文件 ......
张量 深度 pytroch

pytorch张量中flatten(0,-3)的含义

`masks.flatten(0, -3)` 是一个张量的操作,用于将张量 `masks` 进行展平(flatten),并指定展平操作的维度范围。让我们解释一下这个表达式的含义: - `masks`: 这是一个 PyTorch 张量,包含了要展平的数据。 - `masks.flatten(0, -3 ......
张量 含义 pytorch flatten

pytorch张量广播机制示例

import torch box = torch.tensor([ # 边界框的坐标,(x1, y1, x2, y2). box'shape: (3, 4) [0.1, 0.2, 0.5, 0.3], [0.6, 0.6, 0.9, 0.9], [0.1, 0.1, 0.2, 0.2] ]) whw ......
张量 示例 机制 pytorch

Python【19】 torch.randn( ) 返回标准正态分布张量

参考:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.randn.html ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3240132/202307/3240132-20230724141148398-15209 ......
张量 正态分布 标准 Python torch

机器学习编译(二):张量程序抽象

## 元张量函数 (primitive tensor function) 一个模型的执行包含 tensor 和 primitive tensor function,后者是定义 tensor 之间的计算步骤的函数(通常也叫 op,不过这里的范围更广,还包括 Module 等)。 ![../_image ......
张量 机器 程序

如何使用 ChatGP在TTPU(张量处理单元)上训练模型的指令

ChatGPT 可以帮助我们学习新的编程语言、课程、技术和技能。它已成为许多寻求改进工作流程或学习新事物的专业人士的首选工具。ChatGPT 专家助手提示可以减少我们对 Google 的依赖,并提供实现目标的详细计划。 ......
张量 指令 单元 模型 ChatGP

pytorch使用(一)torchvision.ToTensor、torchvision.Normalize(转张量,归一化)

``` import numpy as np import torch import torchvision.transforms from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision.transforms import ......

Pytorch | 标量、向量、张量的区别

### 基本概念 标量、向量和张量是数学和物理中经常使用的概念,它们的主要区别在于它们所描述的量的性质和维度。 1. 标量(Scalar):标量是一个单独的数,它没有方向和大小之分。在物理学中,标量常常用于描述某个物理量的大小,比如温度、质量、时间等。标量可以用一个数字或符号表示,例如,温度为 20 ......
张量 标量 向量 Pytorch

TesorFlow03.1-TesorFlow基础实战(前向传播(张量))

在前面已经学习了: What we have learned ▪ create tensor ▪ indexing and slices ▪ reshape and broadcasting ▪ math operations 现在用tensorFlow做一个前向传播的一个小实战: ![image] ......
TesorFlow 张量 实战 基础 03.1

小灰灰深度学习之关于三维张量的一些索引

首先要感谢CSDN中http://t.csdn.cn/XyT4e这篇文章(我接下来写的内容,也和这篇文章基本一样) 下面是我实际操作得到的结果: 我们看第一种情况的代码: import torch b = torch.arange(1, 61).reshape(3, 4, 5) idx1 = tor ......
张量 深度 索引

张量

前面说的“转换为张量”,其中的“张量”是什么意思 已发送电子邮件. 前面说的“转换为张量”,其中的“张量”是什么意思 张量(Tensor)是一种多维数组,它是深度学习中用于表示数据和计算的基本数据结构。在PyTorch中,张量由torch.Tensor类实现。 在深度学习中,常用的张量形状包括标量( ......
张量

Pytorch中张量的连续性:contiguous

根据PyTorch文档¹,`t.contiguous()`返回一个包含与`t`张量相同数据的连续张量。如果`t`张量已经是连续的,这个函数返回`t`张量本身。 一个张量是连续的,如果张量中的相邻元素在内存中实际上是相邻的³。有些对张量的操作,例如`transpose()`,`permute()`,` ......
张量 连续性 contiguous Pytorch

小灰灰深度学习day4——数据操作之张量(torch)

震惊了!!!在python中, y = x + y;与 y += x;竟然有区别,且看如下代码: import torch ''' x = torch.arange(12) print(x) #reshape可以改变张量的形状而不改变元素的数量和元素值 X = x.reshape(-1,3) pri ......
张量 深度 数据 torch day4

libtorch教程(二)张量的常规操作

前言 libtorch(pytorch c++)的大多数api和pytorch保持一致,因此,libtorch中张量的初始化也和pytorch中的类似。本文介绍四种深度图像编程需要的初始化方法。 本教程禁止转载。同时,本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程,可加入星球学习。 欢迎关注公众号C ......
张量 常规 libtorch 教程

百度飞桨(PaddlePaddle)- 张量(Tensor)

飞桨 使用张量(Tensor) 来表示神经网络中传递的数据,Tensor 可以理解为多维数组,类似于 Numpy 数组(ndarray) 的概念。与 Numpy 数组相比,Tensor 除了支持运行在 CPU 上,还支持运行在 GPU 及各种 AI 芯片上,以实现计算加速;此外,飞桨基于 Tenso ......
张量 PaddlePaddle Tensor

张量(Tensor)、标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix)

张量(Tensor):Tensor = multi-dimensional array of numbers 张量是一个多维数组,它是标量,向量,矩阵的高维扩展 ,是一个数据容器,张量是矩阵向任意维度的推广 注意,张量的维度(dimension)通常叫作轴(axis), 张量轴的个数也叫作阶(ran ......
张量 标量 向量 矩阵 Tensor

动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量

动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量 创建数据 在当前目录的上一级目录创建csv文件,然后写入数据 import os os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) # '..'表示上一级目录路径 data_file ......
张量 dataframe 深度 pandas

2.2 张量

张量 张量是一种特殊的数据结构,与数组和矩阵非常相似。 在 PyTorch 中,我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。 张量类似于 NumPy 的 ndarray,此外张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上,张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存,无需复制数据 ......
张量 2.2
共32篇  :1/2页 首页上一页1下一页尾页