取张量中每行的最大值[PyTorch] - 腾讯云开发者社区

文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说，我们开始吧。 ?...PyTorch中的张量是我们在PyTorch中编程神经网络时会用到的数据结构。在对神经网络进行编程时，数据预处理通常是整个过程的第一步，数据预处理的一个目标是将原始输入数据转换成张量形式。...---- 引入Pytorch中的张量 torch.Tensor类示例 PyTorch中的张量就是torch.Tensor的Python类的一个实例。...）指定了张量中包含的数据类型。...（2）张量的torch.layout 在我们的例子中（torch.strided），layout 指定了张量在内存中的存储方式。要了解更多关于 stride 可以参考这里。

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015— 删除每行中的最大值【LeetCode2500】

将删除元素中的最大值与答案相加。注意每执行一次操作，矩阵中列的数据就会减 1 。返回执行上述操作后的答案。...示例一：输入：grid = [[1,2,4],[3,3,1]] 输出：8 解释：上图展示在每一步中需要移除的值。...- 在第一步操作中，从第一行删除 4 ，从第二行删除 3（注意，有两个单元格中的值为 3 ，我们可以删除任一）。在答案上加 4 。 - 在第二步操作中，从第一行删除 2 ，从第二行删除 3 。...示例二：输入：grid = [[10]] 输出：10 解释：上图展示在每一步中需要移除的值。 - 在第一步操作中，从第一行删除 10 。在答案上加 10 。最终，答案 = 10 。...解题解法一思路首先对每一行进行排序，然后每一列从后往前找最大值，求和即可得到答案。

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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。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...在PyTorch中创建张量的最佳选择考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用

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pytorch张量的创建

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...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided

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SAP HANA取表中每行最小值

--|------ 1 | 5 | 3 | 2 2 | 7 | 9 | 8 3 | 5 | 4 | 6 想要得到每一行最小的数据值... 很多人可能第一个想法就想到min()函数就是下面这个写法： SELECT ID, min(COL_1, COL_2, COL_3) FROM DUMMY; 这说明，你还不了解HANA中的...min()函数来简单介绍一下min()函数 min()函数一次只支持两列啊两列啊所以，这样的做法不行，下面来介绍个更好的就是我这样的写法如下： select least(col_1, col..._2, col3_3) from DUMMY; 这个写法可以实现上面的需求，但是有个问题，就是，如果有NULL的数值列就不行了那么，你可以把NULL数据值处理一下用： COALESCE()

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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。...) # 和numpy中的用法基本一致 tensor([1., 2., 3., 4.]) >>> torch.arange(1., 10., 2) tensor([1., 3., 5., 7., 9.]...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。...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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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

PyTorch 是一个主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。...由于 Numpy 缺乏将其计算转移到 GPU 的能力，因此训练模型的时间最终会变得非常大。所有使用 PyTorch 的深度学习项目都从创建张量开始。...中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...x = torch.Tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) describe(x) 使用 NumPy 数组创建张量我们也可以从NumPy 数组中创建PyTorch 张量。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。

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PyTorch2:张量的运算

torch.ceil(input, out=None)：对张量向上取整。 torch.floor(input, out=None)：对张量向下取整。...torch.floor_divide(input, other, out=None)：张量相除后向下取整。 torch.fmod(input, other, out=None)：对张量取余。...torch.neg(input, out=None)：取张量的相反数。 torch.round(input, out=None)：对张量取整。...values=tensor([5., 4., 3.]), indices=tensor([4, 3, 2])) torch.cummax(input, dim, out=None)：值与索引为当前位置以前的最大值和最大值的索引...，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

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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。...a = torch.tenor(1) a.dtype = torch.int32 4.张量的存储 ---- 张量存储在连续的内存中，被torch.Storage 控制。...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。..., 1.0, 3.0, 5.0，second_point 距离这个张量在内存中的第一个元素的距离是 2。

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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...：{}, shape is {}".format(idx+1, t, t.shape)) 可知，切分是7/3向上取整，每份是3，最后剩下的维度直接输出即可。...：在维度dim 上，按 index 索引数据返回值：依index 索引数据拼接的张量 input : 要索引的张量 dim 要索引的维度 index 要索引数据的序号 code： t = torch.randint...[2, 5, 8]]) t_select: tensor([[4, 5, 0], [2, 5, 8]]) 2.2 torch.masked_select 功能：按mask 中的...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

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Pytorch 中的 5 个非常有用的张量操作

PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。...PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。 ?...例如，在一个2D张量中，使用[:，0:5]选择列0到5中的所有行。同样的，可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而，在高维张量中，对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。...在每个张量的值上检查条件(在条件中使用)，如果为真，就用第一个张量中相同位置的值代替，如果为假，就用第二个张量中相同位置的值代替。...这里，它检查张量a的值是否是偶数。如果是，则用张量b中的值替换，b中的值都是0，否则还是和原来一样。此函数可用于设定阈值。如果张量中的值大于或小于某一数值，它们可以很容易地被替换。 - EOF -

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PyTorch入门笔记-增删张量的维度

增加维度增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此张量中的元素并没有发生改变，仅仅改变了张量的理解方式。...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。...()) torch.Size([1, 1, 28, 28]) >>> # squeeze函数中dim参数为待删除维度的索引号 >>> # [b,c,h,w]中批量维度的索引为0 >>> x = torch.squeeze...参数不同，在 torch.squeeze(input, dim) 中 dim 参数表示待删除维度的索引号。

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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...则不需要考虑张量中的数据是否连续存储。

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

卷积神经网络在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...如果我们了解这些特征中的每一个以及它们在张量中的轴位置，那么我们就可以对张量数据结构有一个很好的总体理解。为了分解这个，我们将从后往前推敲，考虑从右到左的轴。...在神经网络中，我们通常都是批量处理样本，而不是只处理单个样本，因此该轴的长度告诉我们该批次中有多少个样本。 ? 这使我们看到可以使用一个4阶张量表示一整个批次的图片。

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【SAP HANA系列】SAP HANA取表中每行最小值

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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。...使用PyTorch的ToTensor类将PIL图像转换为张量。...PyTorch期望这些维度为[Channel, Height, Width]。如果您的张量维度与此不同，可以使用permute方法调整。...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。...通过以上步骤，我们可以轻松地将图像随机截取并读取为PyTorch张量，以便用于训练或测试。

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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...1、pytorch中的张量（1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...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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PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

) - 传入参数 mean 的张量中的每个元素都是对应输出元素的正态分布的均值； std(Tensor) - 传入参数 std 的张量中的每个元素都是对应输出元素的正态分布的标准差； generator...mean 和 std 参数的两个张量的形状不一定要匹配，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。」...()（tensor.numel() 函数返回 tensor 中的元素个数）；隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，PyTorch 中的广播机制和 TensorFlow 以及 Numpy 中的广播机制类似...「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...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。"

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PyTorch 1.0 中文文档：Tensor（张量）的属性

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。...torch.device 包含了两种设备类型 ('cpu' 或者 'cuda') ，分别标识将Tensor对象储存于cpu内存或者gpu内存中，同时支持指定设备编号，比如多张gpu，可以通过gpu编号指定某一块...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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