不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...默认情况下，读取一个项目也会用相同形状但全是零的张量替换它。如果不想要这样，可以将clear_after_read设置为False。...您还必须指定dtype，并且所有元素必须与写入数组的第一个元素具有相同的形状。...它使用常规张量表示集合。例如，集合{1, 5, 9}只是表示为张量[[1, 5, 9]]。请注意，张量必须至少有两个维度，并且集合必须在最后一个维度中。...它们代表将在实际值被馈送到占位符x并执行图形后流经图形的未来张量。
.): 在直方图中存储给定的值。identity(...): 返回一个形状和内容与输入相同的张量。....): 返回与输入具有相同形状和内容的张量列表ifft(...): 快速傅里叶反变换。ifft2d(...): 反二维快速傅里叶变换。ifft3d(...): 反三维快速傅里叶变换。....): 创建一个所有元素都设为1的张量。ones_like(...): 创建一个所有元素都设为1的张量。op_scope(...): 弃用。与上面的name_scope相同，只是参数顺序不同。...axis:要缩小的尺寸。如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims:如果为真，则保留长度为1的缩减维度。...返回值：简化张量，与input_张量具有相同的dtype。
TensorFlow可以帮助你非常轻松地构建非常复杂的计算图。通过构造，可以将评估计算与构造进行分离。（请记住，要计算结果，必须赋值并计算所有节点。）...在计算它时，不能更改其类型，但可以在计算之前动态更改维度。（基本上，声明张量时可以不指定维度，TensorFlow将根据输入值推断维度。）...通常，用张量的阶（rank）来表示张量的维度数（纯量的阶可以认为是0）。表1-1可以帮助理解张量的不同阶。...注释：请记住，我们始终将构建阶段（定义图应该做什么）与它的计算阶段（执行计算）分开。TensorFlow遵循相同的理念：首先构建一个图形，然后进行计算。...05 包含tf.Variable的计算图 可以使用相同的计算图（图1-20中的图）来创建变量，但这样做有点麻烦，不如让我们重新创建计算图。
返回值：与x类型相同的张量。2、tf.log计算x元素的自然对数。tf.math.log( x, name=None)例如，?参数：x: 张量。...必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、complex64、complex128。name: 操作的名称(可选)。返回值：一个与x类型相同的张量。...必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims: 如果为真，则保留长度为1的缩减维度。name: 操作的名称(可选)。返回值：一个减少的张量。...axis:要缩小的尺寸。如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims:如果为真，则保留长度为1的缩减维度。...返回值：简化张量，与input_tensor具有相同的d型。5、tf.add_n按顺序对输入的张量进行求和。
在这里，先介绍最基本的PyTorch概念： 张量（Tensor）：PyTorch的tensor在概念上与numpy的array相同： tensor是一个n维数组，PyTorch提供了许多函数用于操作这些张量...任何希望使用NumPy执行的计算也可以使用PyTorch的tensor来完成，可以认为它们是科学计算的通用工具。 与Numpy不同，PyTorch可以利用GPU加速其数值计算。...我们必须返回一个包含输出的张量， 并且我们可以使用上下文对象来缓存对象，以便在反向传播中使用。...我们可以从上下文对象中检索缓存的数据， 并且必须计算并返回与正向传播的输入相关的损失的梯度。...# 注意，在TensorFlow中，更新权重值的行为是计算图的一部分; # 但在PyTorch中，这发生在计算图形之外。
计算机科学：在计算机图形学中，张量用于表示变换矩阵和其他与几何相关的概念。...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。...在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作： 基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。...这意味着你可以使用start:end:step的形式来获取张量的子集。例如，t[1:3]将返回张量t的第2到第3个元素。需要注意的是，步长step必须是正数，因为张量不支持负数步长。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。
必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...参数：x:张量。必须是下列类型之一:int32、int64、bfloat16、half、float32、float64。y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。...y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。与x类型相同。...必须是下列类型之一:int32、int64。指数张量。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与params相同的类型。
最终结果是一个编码分类信息的张量。 scatter_的第二个参数，索引张量，需要与我们要散布到的张量具有相同数量的维度。...bad_indexes张量与target具有相同的形状，其值为False或True，取决于我们的阈值与原始target张量中每个元素之间的比较结果： # In[14]: bad_data = data[...如果两个大小都大于 1，则它们必须相同，并且使用自然匹配。 如果两个张量中一个的索引维度比另一个多，则另一个张量的整体将用于沿着这些维度的每个条目。...虽然理想情况下，两个损失值应该大致相同，但只要验证损失保持与训练损失相当接近，我们就知道我们的模型继续学习关于我们数据的泛化内容。在图 5.14 中，情况 C 是理想的，而 D 是可以接受的。...损失函数是执行任务时的错误度量，例如预测输出与测量值之间的误差。目标是尽可能降低损失函数。 损失函数相对于模型参数的变化率可用于更新相同参数以减少损失。
，但只能取0或1 sample_weight：numpy array，含义同fit的同名参数 本函数返回一个测试误差的标量值（如果模型没有其他评价指标），或一个标量的list（如果模型还有其他的评价指标...的形状与* layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构 from keras.utils.layer_utils..., input_dim3）的5D张量 ‘tf’模式下，输入应为形如（samples，input_dim1，input_dim2, input_dim3，channels）的5D张量 输出shape 与输入相同...参数 target_shape：目标shape，为整数的tuple，不包含样本数目的维度（batch大小） 输入shape 任意，但输入的shape必须固定。...如果output_shape是函数时，该函数的输入值应为一一对应于输入shape的list，并返回输出张量的shape。
网络层堆叠形成网络模型，网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。...一些网络层是无状态的(没有网络参数)，但大多数网络层是有状态的---网络层的权重系数，这些通过随机梯度下降算法学到的权重张量，形成了网络层的知识。...例如： from keras import layers layer = layers.Dense(32, input_shape=(784, )) 定义的网络层只接收2D张量，第一维度为784,；同时网络层输出的第一维度为...网络模型结构的选择与其说是一门科学不如说是一门艺术,尽管存在一些可以依赖的经验和原理，但只有不断尝试才能使你成为一个优秀的神经网络缔造者。...但是梯度下降过程必然是基于一个损失函数标量值；所以，对于有多个损失函数的网络模型来说，所有的损失函数值必须整合(平均化处理)成一个标量值。 特定问题需要选择特定的损失函数。
如果对于任意的三维二值张量A，模型都能够在某种参数设置下正确地拟合该张量而不存在任何误差，我们称模型具有完全表达能力。...RASCAL模型的参数量为O(|E|×r+|R|×r^2)。RASCAL模型具有完全表达能力，在实体和关系的表示维度r足够大的时候都能够正确的拟合该张量而不存在任何误差。...)，即对于任意的三维二值张量A，在上述构造下RASCAL模型都可以正确地拟合。...与DistMult模型相比，ComplEx模型的参数量在数量级上并没有变化，从实质上看，是在DistMult模型之上增加了适用于反对称关系的特征表示。...Tucker模型示意图如图5所示，可以看到核张量本质上是一组二维张量基，关系k的embedding是该张量基下的一个组合参数，首先得到关系k的embedding矩阵，后续操作同最初的RASCAL模型。
后者涉及时间序列周期性分解的重复样本，以便模拟与原时间序列相同周期性模式的样本，但这并不不是简单的复制他们的值。...这些数据边可以传送维度可动态调整的多维数据数组，即张量（tensor）。 执行加法的简单计算图 在上图中，两个零维张量（标量）将执行相加任务，这两个张量储存在两个变量 a 和 b 中。...这两个值流过图形在到达正方形结点时被执行相加任务，相加的结果被储存在变量 c 中。实际上，a、b 和 c 可以被看作占位符，任何输入到 a 和 b 的值都将会相加到 c。...虽然占位符在计算图内通常用于储存输入和输出数据，但变量在计算图内部是非常灵活的容器，它可以在执行中进行修改与传递。...MSE 计算预测值与目标值之间的平均平方误差。
后者涉及时间序列周期性分解的重复样本，以便模拟与原时间序列相同周期性模式的样本，但这并不不是简单的复制他们的值。...这些数据边可以传送维度可动态调整的多维数据数组，即张量（tensor）。 ? 执行加法的简单计算图 在上图中，两个零维张量（标量）将执行相加任务，这两个张量储存在两个变量 a 和 b 中。...这两个值流过图形在到达正方形结点时被执行相加任务，相加的结果被储存在变量 c 中。实际上，a、b 和 c 可以被看作占位符，任何输入到 a 和 b 的值都将会相加到 c。...虽然占位符在计算图内通常用于储存输入和输出数据，但变量在计算图内部是非常灵活的容器，它可以在执行中进行修改与传递。...MSE 计算预测值与目标值之间的平均平方误差。
人工智能：人类通过直觉可以解决，如图像识别、语言理解、语音识别等，但计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。...LSTM（具体参数可参考文末链接） ② 卷积 卷积是一种数学运算方式，经常用到的卷积方式包括一维卷积和二维卷积。这里的维度指样本数据的维度。 某种程度上，一维卷积可以理解为移动平均。...，而另外一种方式是选择零填充输入，即用0补充输出数据，使输出数据维度与输入数据维度相同。...如二维卷积示例中的阴影部分即为感受野。 ② 共享权重 假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力，一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重。...池化的目的是总结一个特征映射的输出，我们可以使用从单个特征映射产生的输出的空间邻接性，并将子矩阵的值聚合成单个输出值，从而合成地描述与该物理区域相关联的含义。 ?
这样的映射可以被描绘成具有两条边的节点。一条边表示输入空间，另一条边表示输出空间。 ? 我们可以用这个简单的想法做很多事情。但首先，要指定 m×n 的矩阵 M，必须指定所有 mn 项 M_ij。...矩阵是一个二维的数组，而一个 n 维的数组被称为一个 n 阶张量或一个 n-张量。像矩阵一样，一个 n 张量可以用一个节点来表示，每个维度有一个边。...这叫做张量的缩并（tensor contraction）。 ? 在上图中，具有相同索引 j 的边是缩并的边。这与两个矩阵只有在输入/输出维度匹配时才能相乘的事实是一致的。...更通俗地说，两个或更多张量的乘积由一组节点和边表示，其中具有相同索引的边发生缩并。 ? 节点形状可以表示不同的属性 以上的节点都是用圆表示的，但这只是其中一种选择。没有人规定必须使用哪种形状。...矩阵分解也可以画出很好的图 在讨论矩阵乘法，即矩阵合成的时候，我们不要忘记矩阵分解！例如，每个矩阵都有一个奇异值分解。这是一张与之相关的很棒的图片： ?
张量包，相当于微通道或MM中的方形子矩阵，是最基本的张量单元。它必须按照原子级运行，以利用所有维度的空间局部性。由张量包构成的张量块也是一种张量单元。...同理，因为像素值可以被单独计算，所以特征图可以被分成瓦片图。 瓦片图中和MM相同的并行性和数据共享模式保持完整。 在同一特征图中，输出瓦片图的卷积核相同，但输入瓦片图不同。...在输出维度中，输出瓦片图的输入瓦片图相同，但卷积核不同。下表利用张量理论符号更加完整地解释了MMs和CNNs的相同之处。...深度也需要被划分 现在，假设芯片的记忆容量是有限的，并且需要基于芯片上的一大堆数据，在IFMs、OFMs以及卷积核中充分发挥CNNs的与MM相同的数据共享模式。这些数据的几何结构会是怎样的呢？...其中(dx, dy)是分支，用于找到每个瓦片图中的像素值，dz是索引，用于定义每个组中的特殊特征图。 张量递归划分，用于保留特征图中的局部性 张量块在存储器中线性存储。但其存储顺序并不需要在意。
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