二、实验环境 本系列实验使用如下环境 conda create -n DL python==3.11 conda activate DL conda install pytorch torchvision...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...例如，两个张量的维度分别为（a，b，c）和（c，d），那么它们可以进行乘法操作。 批量乘法：如果两个张量的维度不完全匹配，但它们在最后一维上相符，那么可以进行批量乘法。
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...for(int j=0;j<cols;j++) 6 result[i][j]=mat1[i][j]+mat2[i][j]; 7 } 8 } 若两个矩阵要做乘法运...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。... { int i , j , k , temp; int *c = (int*)malloc(N * N * sizeof(int)); for(i = 0 ; i N ;
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...for(int j=0;j<cols;j++) 6 result[i][j]=mat1[i][j]+mat2[i][j]; 7 } 8 } 若两个矩阵要做乘法运...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...int i , j , k , temp; int *c = (int*)malloc(N * N); for(i = 0 ; i N ; i++) { for(j
个人主页： 才疏学浅的木子 ♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ♂️ 本文来自专栏： 算法 算法类型：Hot100题 每日三题 删除链表的倒数第N个结点 合并两个有序链表...相交链表 删除链表的倒数第N个结点 解法一 使用双指针 新建一个头节点，避免出现删除头节点出现异常的情况 比如[1],1 就会出现问题因为slow.next = slow.next.next...= 0){ // 找到比他快n的节点 quick = quick.next; n--; } while(quick !...，如果为空了，则将当前节点设置为另一个链表的头节点 原理 有相交 A [a1,a2,c1,c2,c3] B [b1,b2,b3,c1,c2,c3] 则当ta走完A链表时候走的长度为a+c,...当b走完B链表时候长度为b+c 则ta指向B，tb指向A 当ta为c1时候走的长度为a+c+b 当tb为c1时候走的长度为b+c+a 没有相交 A[a1,a2] B[b1,b2,b3] 则
题目描述 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素。例如： array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] n = 31 则结果应该输出1, 30 顺序不重要。...package com.light.sword; /** * @author: Jack * 2021/4/21 下午7:51 * * 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素...array[j + 1] = temp; } } } } } 冒泡排序说明： 依次比较相邻的两个数......... (3)如此继续，知道比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成 (4)在上面一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以在比较第二趟的时候，最后一个数是不参加比较的...(5)在第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中倒数第二大数，所以在第三趟的比较中，最后两个数是不参与比较的。 (6)依次类推，每一趟比较次数减少依次
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....一维卷积运算 在离散的情况下，给定两个函数 f(n) 和 g(n) ，它们的卷积运算定义为： (f * g)(n) = \sum_{i} (f(i) \cdot g(n-i)) 这里的 *...【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） import...数学原理 二维卷积运算是信号处理和图像处理中常用的一种运算方式，当给定两个二维离散信号或图像 f(x, y) 和 g(x, y) ，其中 f(x, y) 表示输入信号或图像， g(x, y...函数中，参数 [2, 3] 指示了在每个维度上进行翻转的操作，[2, 3] 表示对张量的第3维和第4维进行翻转操作。
判断张量是否连续 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++ 使用行优先的存储方式)，所以 PyTorch 中的 nD 张量也按照行优先的顺序进行存储的...交换维度的操作能够将连续存储的张量转变成不连续存储的张量。...,n-1 但是 i \ne n-1)都满足下面的等式则说明 nD 张量连续，不满足则说明 nD 张量不连续。...[22ty9ldd6p.gif] 在 PyTorch 中，使用维度变换的操作能够将连续存储的张量转变成不连续存储的张量，接下来使用等式判断交换维度后的张量 A 是否还是连续存储的张量？...在 PyTorch 中交换维度的操作并没有改变其实际的存储，换句话说，交换维度后的张量与原始张量共享同一块内存，因此交换维度后的张量 A^T 底层存储和原始张量 A 都是相同的一维数组。
batch.namesbatch按顺序在张量上打印每个维的名称。...当运算符应用于命名张量时（对于二进制运算符，任何一个或两个命名张量）将隐式检查某些维名称在运行时是否匹配。这为错误提供了额外的安全性。...PyTorch利用了两个运营商- match和unify 为名称的传播。 match 与上面定义的运算符相同，它检查两个命名张量是否可以匹配。...unify是一个运算符，用于确定应将两个输入张量名称中的哪一个传播为结果张量。引用官方的PyTorch文档： unify(A, B)确定哪个名称A并将B其传播到输出。...如果两个名称匹配，则返回两个名称中更具体的一个。如果名称不匹配，则错误。
这个错误表示张量的尺寸不匹配，除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时，尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。1....size())这段代码将输出两个张量的尺寸。...())在这个例子中，由于广播机制的作用，我们可以成功地对这两个不同尺寸的张量进行相乘操作。...在PyTorch中，张量的尺寸通常以元组的形式表示。例如，一维张量的尺寸可以表示为(n,)，其中n是张量在该维度上的大小。...二维张量的尺寸通常表示为(m, n)，其中m表示张量在行方向上的大小，n表示在列方向上的大小。类似地，三维张量的尺寸可以表示为(p, m, n)，其中p表示张量在第一个维度上的大小。
，因此这里介绍两个方法的不同之处。...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++...使用行优先方式)，所以n维张量也使用行优先方式。...上面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量通常称为存储的逻辑结构，而实际存储的一维数组形式称为存储的物理结构。...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
我们将讨论张量、术语和张量索引。这将给我们知识，我们需要看看一些基本的张量属性，这些属性将用于深度学习中。 这个系列前面部分是关于pytorch的安装，相对简单，这里就先暂时不介绍了。...让我们将上面列出的示例张量分成两组： 数字，数组，二维数组 标量、矢量、矩阵 通过索引访问元素 这两对元素之间的关系是，两个元素都需要相同数字的索引来引用数据结构中的特定元素。...张量是广义的 让我们看看当访问（引用）这些数据结构中的特定元素需要两个以上的索引会发生什么。 ? 当访问一个特定元素需要两个以上的索引时，我们停止为结构指定特定的名称，并开始使用更通用的语言。...接下来更加清楚的介绍。在神经网络编程的实际应用中，张量和n维数组是一个整体。 Tensors and nd-arrays are the same thing! 所以张量是多维数组或者简称n维数组。...我们之所以说张量是一种统称（generalization），是因为我们对n的所有值都使用张量这个词，就像这样： 标量是0维张量 向量是一维张量 矩阵是二维张量 n维数组是n维张量 张量允许我们去掉这些特定的项
PyTorch 张量 Pytorch 用于处理张量。张量是多维数组，例如 n 维 NumPy 数组。但是，张量也可以在 GPU 中使用，但在 NumPy 数组的情况下则不然。...PyTorch 加速了张量的科学计算，因为它具有各种内置功能。 向量是一维张量，矩阵是二维张量。...张量的两个基本属性是： 形状：指数组或矩阵的维数 Rank：指张量中存在的维数 代码： # 导入 torch import torch # 创建张量 t1=torch.tensor([1, 2, 3...") print("Tensor: ",t4, "Data type: ", t4.dtype,"\n") 输出： 在 Pytorch 中重构张量 我们可以在 PyTorch 中根据需要修改张量的形状和大小...b) ：返回在 a 和 b 维中转置的张量 一个 23 矩阵已被重新整形并转置为 32。
矩阵运算： torch.mm (input, other)：计算两个张量的矩阵乘法。 torch.max (input, dim)：求取指定维度上的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。...torch.mm ： torch.mm 用于执行两个2D张量的矩阵乘法，不支持广播操作。这意味着两个输入张量必须具有兼容的形状，即第一个张量的列数必须与第二个张量的行数相同。...例如，如果输入张量是(n×m)的，第二个张量是(m×p)的，那么输出张量将是(n×p)的。...torch.matmul ： torch.matmul 用于执行两个张量的矩阵乘法，支持广播操作。这意味着它可以处理不同形状的张量，只要它们可以被广播到相同的形状。...例如，如果第一个张量是(n×m)的，第二个张量是(p×q)的，那么torch.matmul 可以将它们转换为兼容的形状，然后执行矩阵乘法。
二、实验环境 本系列实验使用如下环境 conda create -n DL python==3.11 conda activate DL conda install pytorch torchvision...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 【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 【深度学习...维度重排 permute方法可以按照指定顺序重新排列维度，而transpose方法可以交换张量的两个维度。用于需要进行维度重排或转置操作。
2.1 张量的简介 张量的基本概念 张量其实是一个「多维数组」，它是标量、向量、矩阵的高维拓展 ?...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。...True 进行索引，返回值：一维张量。...而如果不系统的学一遍 Pytorch，一上来直接上那种复杂的 CNN， LSTM 这种，往往这些代码逻辑不好形成，因为好多细节我们根本就不知道。...，rand()，randint()，randperm() 等； 接着就是张量的操作部分，有基本操作和数学运算，基本操作部分有张量的拼接两个函数 (.cat, .stack)，张量的切分两个函数 (.chunk
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。...) # 表示创建的是 int32 张量 # torch.FloatTensor(2, 3) # 表示创建的是 float32 张量 # 注意: 如果创建指定类型的张量，但是传递的数据不匹配...m)，第二个矩阵 shape: (m, p), 两个矩阵点积运算 shape 为: (n, p)。...运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算 torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维 torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为3维 torch.matmul...点积运算: 运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算 torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维 torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为
实验环境 本系列实验使用如下环境 conda create -n DL python==3.11 conda activate DL conda install pytorch torchvision...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 【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 【深度学习...import torch # 创建两个张量 x1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) x2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10,
通常来说，DataLoader尝试将一批一维张量堆叠为二维张量，将一批二维张量堆叠为三维张量，依此类推。...one_hot_sample将单个样本数据转换为张量元组。种族和性别被转换为二维张量，这实际上是扩展的行向量。该向量也被转换为二维张量，但该二维向量包含该名称的每个字符每个独热向量。...John'转换为大小4xC的二维张量，'Steven'转换为大小6xC二维张量，其中C是字符集的长度。DataLoader尝试将这些名称堆叠为大小2x?...xC三维张量（DataLoader认为堆积大小为1x4xC和1x6xC）。由于第二维不匹配，DataLoader抛出错误，导致它无法继续运行。...数据拆分实用程序 所有这些功能都内置在PyTorch中，真是太棒了。现在可能出现的问题是，如何制作验证甚至测试集，以及如何在不扰乱代码库并尽可能保持DRY的情况下执行验证或测试。
一、实验介绍 本文主要介绍了卷积运算及其Pytorch实现，包括一维卷积（窄卷积、宽卷积、等宽卷积）、二维卷积。...一维卷积在信号处理、自然语言处理等领域中有广泛的应用。 假设我们有一个长度为n的输入向量和一个长度为m的卷积核。...） 步长 = 1，两端不补零 = -1 卷积后输出长度为 + - 1 等宽卷积（Same Convolution） 步长 = 1，两端不补零 = ( -1) / 2 卷积后输出长度为...d. pytorch实现 import torch import torch.nn.functional as F # 转换输入特征图和滤波器为张量 input_tensor = torch.tensor...例如，如果步幅为1，则滤波器每次滑动一个元素；如果步幅为2，则滤波器每次滑动两个元素。 边界处理方式：决定如何处理输入数据边界上的情况。
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