三维张量与一维张量的Pytorch内积生成二维张量 - 腾讯云开发者社区

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...(1, 2.5, 0.5) tensor([1.0000, 1.5000, 2.0000]) 依概率分布创建张量 torch.normal(mean, std, out=None) : 生成正态分布...torch.rand(2, 3) tensor([[0.7405, 0.2529, 0.2332], , [0.9314, 0.9575, 0.5575]]) 张量拼接与切分 torch.cat

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PyTorch进阶之路（一）：张量与梯度

这是「PyTorch: Zero to GANs」系列教程的第一篇，介绍了 PyTorch 模型的基本构件：张量和梯度。...首先导入 PyTorch： ? 张量本质上来说，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。我们用单个数字创建一个张量： ? 4. 是 4.0 的缩写。...每个维度有不同的长度。我们可以用张量的.shape 属性来查看每个维度的长度。 ? 张量运算和梯度我们可以将张量与常用的算数运算相结合。如下： ? 我们已经创建了 3 个张量：x、w 和 b。...y 相对于输入张量的导数被存储在对相应张量的.grad 属性中。 ? 如预期所料，dy/dw 的值与 x 相同（即 3），dy/db 的值为 1。...这些库包括：用于画图、可视化的 Matplotlib 用于图像和视频处理的 OpenCV 用于文件 I/O 和数据分析的 Pandas PyTorch 并没有重新创造 wheel，而是与 Numpy

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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。...常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...3.9696e-19, 4.5914e-41, -3.9696e-19], [ 4.5914e-41, -3.9696e-19, 4.5914e-41]]) # out参数可以指定生成的...0.6616, 0.1785]]) >>> a == b tensor([[True, True, True], [True, True, True]]) torch.eye() 创建单位矩阵式的二维张量...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

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PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

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...文章目录一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...2.2 torch.masked_select 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 功能：将张量按维度dim 进行拼接 tensors : 张量序列 dim：要拼接的维度...维度与axis相同，0代表列，1代表行。...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

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PyTorch1: 张量的性质

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。...比如把一个值为1的 32 位整数张量赋给变量a，可以在生成时一步到位， a = torch.tensor(1, dtype=torch.int32) 也可以先生成a的张量，然后再改变它的数据类型。...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。...，维数自定，只要所有数字的乘积与原尺寸的乘积相同即可。

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PyTorch2:张量的运算

那么新的张量与原来的数组是什么关系呢？...out：输出的已有张量名称 dtype：数据类型 layout：内存里的存储方式 device：存储设备 require_grad：是否追踪导数最后一个函数 torch.empty 生成的所谓“小数...”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...，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...[2, 2]) tensor([[1.7697, 2.2627], [2.0743, 2.1683]]) torch.poisson(input *, generator=None)：生成一个形状与

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PyTorch入门笔记-增删张量的维度

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。...>>> import torch >>> # 使用随机生成的正态分布模拟没有通道维度的图片张量 >>> input = torch.randn(28, 28) >>> print(input.size(...，与增加维度一样，「删除维度只能删除长度为 1 的维度，同时也不会改变张量的存储」。...(input, dim = 0) >>> print(x.size()) torch.Size([1, 28, 28]) 与增加维度的 torch.unsqueeze(input, dim) 中 dim

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Pytorch中张量的高级选择操作

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。

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PyTorch入门笔记-改变张量的形状

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。

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图片的随机截取以及读成张量 pytorch

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。...**简单的API**：Pillow的API设计简单直观，易于学习和使用。 ### 使用场景： - **Web开发**：在Web应用中处理用户上传的图像，例如调整大小、裁剪、生成缩略图等。...使用PyTorch的ToTensor类将PIL图像转换为张量。...）通常，张量的维度顺序与图像的通道、高度和宽度相对应。...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。

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PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

，卷积核张量初始化为正态分布有利于网络的训练；在对抗生成网络中，隐藏变量一般采样自均匀分布。」...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]。...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。"...0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...龙良曲深度学习与PyTorch入门实战：https://study.163.com/course/introduction/1208894818.htm

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

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...版本：1.15.0 基本概念：标量、一维向量、二维矩阵、多维张量。...1、pytorch中的张量（1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...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

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Tensor（张量）的简介与运用

张量（Tensor）是一个很重要的概念。在TensorFlow中所有的数据都用张量来表示，当然张量可以被简单得理解为多维数组。...其中零阶张量表示标量（scalar），一阶张量表示向量（vector），n阶张量就是n阶数组。...但是张量在TensorFlow中的实现并不想Numpy那样是数组的形式，而只是运算结果的引用，即是一种计算过程。...可以看到其计算结果是一个结构 add代表的是名称（节点名称），0代表是来自节点的第几个输出 shape是数组的结构，是一个一维数组，它的长度为2 dtype是数据类型，注意要是a和b的类型不匹配此代码将无法执行

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PyTorch 1.0 中文文档：Tensor（张量）的属性

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。

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PyTorch入门视频笔记-创建数值相同的张量

1 的张量。...通过 torch.zeros(*size) 和 torch.ones(*size) 函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述...，dimn 为第 n 个维度的元素个数；通过 torch.zeros_like(input) 和 torch.ones_like(input) 函数可以方便地创建与 input 张量形状一致，且元素值全为...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。

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【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）

向量运算【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制） 2....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...一维卷积运算【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算...二维卷积运算【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....高维张量 torch.matmul VS torch.mul torch.matmul：用于执行两个张量的矩阵乘法操作，它要求两个张量的维度需要满足矩阵乘法的规则，例如对于两个三维张量，torch.matmul

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【Pytorch】笔记一：数据载体张量与线性回归

今天是该系列的第一篇，我们直接从 Pytorch 最基础的开始，这部分首先会整理 Pytorch 中数据结构张量的概念和创建方法，然后整理张量的各种操作，最后通过前面所学玩一个简单的线性回归。...「文章大纲如下：」张量的简介与创建（张量及各种创建方式）；张量的基本操作（张量的切分，拼接，索引，变换，数学运算）；玩一个简单的线性回归模型；总结梳理。思维导图如下： ?...在这里插入图片描述 2.张量的简介与创建这部分内容介绍 pytorch 中的数据结构——Tensor，Tensor 是 PyTorch 中最基础的概念，其参与了整个运算过程，主要介绍张量的概念和属性，...在这里插入图片描述 Tensor 与 Variable 在 Pytorch 0.4.0 版本之后其实 Variable 已经并入 Tensor，但是 Variable 这个数据类型的了解，对于理解张量来说很有帮助...下面看最后两个：「torch.randperm(n)：生成从 0 - n-1 的随机排列, n 是张量的长度, 经常用来生成一个乱序索引。

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PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

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。 ?...生成张量的操作：有什么区别？让我们开始并找出这些不同之处。...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。

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pytorch基础知识-tensor张量的创建下

本期继续介绍pytorch中，tensor的建立方法。使用rand函数进行tensor初始化： rand函数会随机产生0~1之间的数值（不包括1）。...在pytorch中使用torch.rand(d1, d2)来建立tensor # torch.rand(d1, d2) a = torch.rand(3, 3) print(a) 输出 tensor([...将上面的a的shape读出来后，再送给rand函数。...当想生成标量时，由于dim=0，因此可将前面的shape空着 a = torch.full([], 2) print(a) tensor(2.)...当然想生成一维张量时， a = torch.full([1], 2) print(a) tensor([2.])

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PyTorch使用------张量的创建和数值计算

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。...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。...对于输入都是二维的张量相当于 mm 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 torch # 1....对于输入都是二维的张量相当于 mm 运算.

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