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tf.compat

class uniform_unit_scaling_initializer: 初始化器，生成无缩放方差的张量。...class variance_scaling_initializer: 初始化器能够根据权值张量的形状调整其比例。class zeros_initializer: 生成初始化为0的张量的初始化器。...local_variables(...): 返回局部变量。local_variables_initializer(...): 返回初始化所有局部变量的Op。log(...): 计算x元素的自然对数。...shape(...): 返回张量的形状。shape_n(...): 返回张量的形状。sigmoid(...): 计算x元素的sigmoid。sign(...): 返回数字符号的元素指示。....): 返回初始化变量列表的Op。vectorized_map(...): 维度0上从elems解压缩的张量列表上的并行映射。

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昇思25天学习打卡营第二天|张量

当使用init初始化器对张量进行初始化时，支持传入的参数有init、shape、dtype。...张量的属性包括形状、数据类型、转置张量、单个元素大小、占用字节数量、维数、元素个数和每一维步长。...Tensor转换为NumPy 与张量创建相同，使用 Tensor.asnumpy() 将Tensor变量转换为NumPy变量。...NumPy转换为Tensor 使用Tensor()将NumPy变量转换为Tensor变量。...shape: 表示被压缩的稀疏张量的形状，数据类型为Tuple，目前仅支持二维CSRTensor。 CSRTensor的详细文档，请参考mindspore.CSRTensor。

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Only one element tensors can be converted to Python scalars

解决错误要解决"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误，可以根据您的操作选择以下几种方法：检查张量形状：在将张量转换为标量之前，使用shape属性来验证其形状。...如果张量包含多个元素，请考虑使用其他操作或仅提取特定元素。指定缩减操作：如果确实要将张量缩减为标量，请指定一个缩减操作，如sum()或mean()，将元素压缩为单个值。...重塑张量：如果要保留张量结构但只有一个元素，可以使用reshape()方法重塑张量。确保指定一个仅包含一个元素的形状。...要解决这个错误，可以验证张量的形状，指定缩减操作，提取特定元素或重塑张量为只有一个元素。在实际的深度学习应用场景中，我们常常需要处理张量数据，并在必要时将张量转换为标量进行进一步操作。...而对于包含多个元素的张量，我们提供了三种解决方法：检查张量形状并选择正确的操作、指定缩减操作来获取标量值，以及提取特定元素作为标量值。

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tf.get_variable()函数

初始化器也可以是一个张量，在这种情况下，变量初始化为这个值和形状。类似地，如果正则化器为None(默认值)，则将使用在变量范围中传递的默认正则化器(如果也是None，则默认情况下不执行正则化)。...可以是初始化器对象，也可以是张量。如果它是一个张量，它的形状必须是已知的，除非validate_shape是假的。...regularizer:A(张量->张量或无)函数;将其应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys中。正则化-损耗，可用于正则化。...validate_shape:如果为False，则允许用一个未知形状的值初始化变量。如果为真，默认情况下，initial_value的形状必须是已知的。...函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。在进行异步分布式培训时使用约束并不安全。synchronization:指示何时聚合分布式变量。

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tf.Variable

通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。...你可以通过运行变量的初始化器op、从保存文件中还原变量，或者简单地运行赋值op来初始化变量。事实上，变量初始化器op只是一个赋值op，它将变量的初值赋给变量本身。...()将Op添加到初始化所有变量的图中。...(注意，在这里使用初始化器函数之前，必须先将init_ops.py中的初始化器函数绑定到一个形状。)可训练的:如果是真的，gradient tape会自动监视这个变量的使用。...validate_shape:如果为False，则允许用一个未知形状的值初始化变量。如果为真，默认情况下，initial_value的形状必须是已知的。

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深度学习-数学基础

在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：如果是分类问题一般预测正确占总预测的比例神经网络中的数学术语张量张量：数据的维度或者是数据的容器标量：仅包含一个数字的张量叫作标量；切记是一个数字...图像：4D张量形状为(样本, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 视频：5D张量，形状为(样本, 帧数, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 张量计算逐元素计算遍历整个张量，每个元素进行计算，如张量的加法运算...点积运算一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量张量变形张量变形是指改变张量的行和列...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量神经网络计算原理神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值...此时的参数为初始化随机参数计算y_pred 和y 之间的距离，衡量损失。更新网络的所有权重，目标是使得目标函数损失减少。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之参数初始化

) 功能与上面函数类似, 但所有被抽取的元素共享标准差 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 在区间 [0,1)中, 返回一个填充了均匀分布的随机数的张量.这个张量的形状由可变参数...sizes 来定义 torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个从正态分布中填充随机数的张量, 其均值为 0 , 方差为 1 .这个张量的形状被可变参数...Dirac delta 函数初始化，仅适用于 {3, 4, 5}-维的 torch.Tensor # torch.nn.init.dirac_(tensor) w1 = torch.empty(3, 16...例如用0.01来填充一个1*2的矩阵来初始化一个叫bias的变量。...，形状最少需要是二维的 tf.glorot_uniform_initializer() 初始化为与输入输出节点数相关的均匀分布随机数 tf.glorot_normal_initializer（）初始化为与输入输出节点数相关的截断正太分布随机数

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【深度学习基础】预备知识 | 数据操作

但深度学习框架又比Numpy的ndarray多一些重要功能：首先，GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算；其次，张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。...x.numel() 要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。例如，可以把张量x从形状为(12,)的行向量转换为形状为(3,4)的矩阵。...有时，我们希望使用全0、全1、其他常量，或者从特定分布中随机采样的数字来初始化矩阵。我们可以创建一个形状为(2,3,4)的张量，其中所有元素都设置为0。...例如，当我们构造数组来作为神经网络中的参数时，我们通常会随机初始化参数的值。以下代码创建一个形状为(3,4)的张量。其中的每个元素都从均值为0、标准差为1的标准高斯分布（正态分布）中随机采样。...对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（+、-、*、/和**）都可以被升级为按元素运算。我们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。

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动手学DL——深度学习预备知识随笔【深度学习】【PyTorch】

这个形状是(1,1,1,1,1,4,9) 将多个张量沿指定的维度进行连接 torch.cat(inputs, dim=0, out=None) inputs：一个或多个输入张量（可以是相同形状的多个张量...每一个元素/sum，维度同但形状不同，广播，维度同形状也同，可以执行。...计算图是一个有向无环图（DAG），其中节点表示张量操作，边表示操作之间的依赖关系。...* x[i] u = y.detach() #用于将张量 y 从计算图中分离出来，并且将其梯度信息置为无。...通过将张量分离并赋给一个新的变量，在接下来的计算过程中使用这个新变量 u，而且它的梯度会被忽略，从而实现参数冻结或临时截断梯度流的目的。

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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。」...，但是这两个张量中的元素总个数必须相等，「这里需要注意此时两个张量中的元素总个数必须相等不仅仅包括显式的相等，还包含隐式的相等。」...形状不匹配 >>> # 2. 两个张量中的元素个数显式相等 >>> normal_a = torch.normal(mean = torch.full([1, 4], 0.)...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。"...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题

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Tensor

1:0", shape=(6, 3, 7), dtype=float32) 一个张量应该包含如下内容：一个名字，它用于键值对的存储，用于后续的检索： Const: 0 一个形状描述，描述数据的每一维度的元素个数...张量可以用我们所说的形状来描述：我们用列表（或元祖）来描述我们的张量的每个维度的大小不同维度的Tensor 俗称表示方法 n 维度的张量多维数组（D_0, D_1, D_2, …, D_n-1）...W x H 大小的张量矩阵（W, H）尺度是 W 的张量向量（W, ）０维度的张量标量（）或（1, ）注意： D_*，W，H 都是整型。...---- Tensor 种类 Annotation 常值张量(constant) 是不需要初始化的。变量(Variable) 是维护图执行过程中的状态信息的....必须先通过 tf.global_variables_initializer() 初始化，然后才有值。 ---- ----

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Pytorch 张量tensor

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.tensor([[5.5, 3], [2,4]]) tensor([[5.5000, 3.0000], [2.0000, 4.0000]]) new_* 方法，继承之前张量的属性...add res = torch.empty(2,2) print(res.size()) # torch.Size([2, 2]) torch.add(x,y,out=res) # out 为输出变量...切片、形状size()、改变形状view() 切片跟numpy一样 print(x[:,:1].size()) # torch.Size([3, 1]) x = torch.randn(4,4) y

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AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？

如何对通过神经网络的自动微分（反向传播实现）衍生的大量中间变量，进行内存预分配和管理？...AI 框架对张量的表示主要有以下几个重要因素：元素数据类型：在一个张量中，所有元素具有相同的数据类型，如整型，浮点型，布尔型，字符型等数据类型格式形状：张量每个维度具有固定的大小，其形状是一个整型数的元组...下面是针对形状为 (3, 2, 5) 的三维张量进行表示。图片虽然张量通常用索引来指代轴，但是始终要记住每个轴的含义。...计算图表示AI框架计算图是用来描述运算的有向无环图，有两个主要元素：节点 (Node) 和边 (Edge)。节点表示数据，如向量、矩阵、张量；边表示具体执行的运算，如加、减、乘、除和卷积等。...基本数据结构张量：张量通过 shape 来表示张量的具体形状，决定在内存中的元素大小和元素组成的具体形状；其元素类型决定了内存中每个元素所占用的字节数和实际的内存空间大小基本运算单元算子：具体在加速器

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【AI系统】计算图原理

AI 框架对张量的表示主要有以下几个重要因素：元素数据类型：在一个张量中，所有元素具有相同的数据类型，如整型，浮点型，布尔型，字符型等数据类型格式；形状：张量每个维度具有固定的大小，其形状是一个整型数的元组...下面是针对形状为 (3, 2, 5) 的三维张量进行表示。虽然张量通常用索引来指代轴，但是始终要记住每个轴的含义。...计算图表示 AI 框架计算图是用来描述运算的有向无环图，有两个主要元素：节点 (Node) 和边 (Edge)。节点表示数据，如向量、矩阵、张量；边表示具体执行的运算，如加、减、乘、除和卷积等。...下面以简单的数学公式 z = x + y 为例，可以绘制上述方程的计算图如下：上面的计算图具有一个三个节点，分别代表张量数据中的两个输入变量 x 和 y 以及一个输出 z。...基本数据结构张量：张量通过 shape 来表示张量的具体形状，决定在内存中的元素大小和元素组成的具体形状；其元素类型决定了内存中每个元素所占用的字节数和实际的内存空间大小基本运算单元算子：具体在加速器

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PyTorch入门笔记-创建张量

传入形状时会生成指定形状且包含未初始化数据的 Tensor，如果忘记替换掉这些未初始化的值，直接输入到神经网络中，可能会让神经网络输出 NAN 或者 INF。...创建全 0 或全 1 的张量创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为...input 张量形状一致，且元素值全为 0 或者 1 的张量，需要注意此时的 input 必须是张量。...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。...，卷积核张量 W 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 z一般采样自均匀分布。」

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能「看到」的张量运算：因子图可视化

好吧，我们来看一个有一般张量的案例（将其看作是超过 2 维的 numpy 数组即可）： ? 然后假设张量的形状如下： ? 其中交织着复杂的「和」与「积」，而不断写求和符号是非常烦人的。...这个图有两种节点——因子和变量我们将用方框表示因子，用圆圈表示变量因子对应张量 (A,B,C) 变量对应索引 (i,j,k) 边仅出现在方框和圆圈之间边的规则很简单——每个因子都连接其每个索引。...通过将图中的所有因子组合成单个因子，然后将每个灰色的变量求和，可以得到这个状态。现在剩下的是仅连接到未求和变量的单个因子——这就是收缩状态。示例中转变为因子 D 的绿色云很好地展示了这种收缩。...numpy 中的数值张量运算可以很好地适用于这个框架。下面给出了几个无需过多解释的示例：矩阵-向量乘法 ? 矩阵-矩阵乘法 ? 逐元素求积 ? 外积 ? 轨迹 ?...你们可能已经注意到我们丢失了张量的哪个轴对应于图中哪条边的信息。但是，只要将源自每个因子的边加上轴标签，就能轻松解决这个问题。但这会使可视化无必要地杂乱和丑陋，所以我决定不包含它们。

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PyTorch入门视频笔记-创建数值相同的张量

创建全 0 或全 1 的张量创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为...*size 参数指定创建张量的形状，不同维度张量的形状可以参考下表。...，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...("张量的形状:{}".format(mat_a.size())) Out[4]: 张量的形状:torch.Size([]) 张量的形状:torch.Size([3])...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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深度学习基础：1.张量的基本操作

内容速览张量(Tensor)的基本含义用到的库和框架张量的创建通过列表创建张量通过元组创建张量将numpy创建的数组转换成张量二维数组的创建张量的类型查看变量的类型创建固定类型的张量...生成未初始化的指定形状矩阵empty 根据指定形状，填充指定数值full 张量（Tensor）和其他相关类型之间的转化方法张量转化为数组numpy 张量转化为列表tolist 张量转化为数值item...使用size查看形状 t1.size() 查看拥有几个（N-1）维元素numel # 返回总共拥有几个数 t1.numel() 创建零维张量有一类特殊的张量，被称为零维张量。...生成未初始化的指定形状矩阵empty torch.empty(2, 3) tensor([[0.0000e+00, 1.7740e+28, 1.8754e+28], [1.0396e-05...堆叠函数：stack 和拼接不同，堆叠不是将元素拆分重装，而是简单的将各参与堆叠的对象分装到一个更高维度的张量里，参与堆叠的张量必须形状完全相同。

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【深度学习】实例第三部分：TensorFlow

([4, 3]) print(pld) # pld.set_shape([3, 3]) #报错，静态形状一旦固定就不能再设置静态形状 # 动态形状可以创建一个新的张量，改变时候一定要注意元素的数量要匹配...变量OP能够持久化保存，普通张量则不可 2....当定义一个变量OP时，在会话中进行初始化 3. name参数：在tensorboard使用的时候显示名字，可以让相同的OP进行区分 ''' # 创建普通张量 a = tf.constant([1, 2...:param shape:指定初始化张量的形状 :return:经过初始化后的张量 """ inital = tf.truncated_normal...:param shape:指定初始化张量的形状 :return:经过初始化后的张量 """ inital = tf.constant(1.0

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简明机器学习教程（二）——实践：进入Tensorflow世界

，元素为[0,1)间均匀分布 t_rand = tf.random_uniform((3, 3), minval=0, maxval=1) 这些(2, 3)、(3, 3)就是这些张量的形状了。...但是和之前相同，这些张量对象不会立刻被计算，所以我们就需要一些方法来初始化这些变量。...tensorflow还提供了tf.initialize_variables来初始化指定变量，它接受一个变量列表。...它接受的基本和变量声明时接受的相同，不过值得注意的是，输入张量的形状要和声明时相同。这个方法最重要的还是其返回值，和其他指令一样tf.Variable.assign返回的是一个值为变量修改后值的张量。...首先声明Session，初始化变量。

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