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。...tensor 从torch.from_numpy创建的tensor于原ndarray共享内存，当修改其中一个数据，另一个也将会被改动。...layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 功能：依size创建全0张量 size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout...0张量 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...1张量 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
参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...本篇我们介绍张量的结构操作。 一，创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用tf.where，tf.scatter_nd。...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用tf.where和tf.scatter_nd。 tf.where可以理解为if的张量版本，此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。...和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。 张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。
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。...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...Variable创建的是变量。变量属于可训练参数，在训练过程中其值会持续变化，也可以人工重新赋值，而常数的值自创建起就无法改变。 ?
它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。...二 张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。 彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。 视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...3，Tensor的数据类型 dtype Tensor的数据类型dtype和numpy中的array的数据类型dtype几乎一一对应。...为啥TensorFlow还要用计算图来表达算法呢？当然计算图会非常直观，但主要原因是为了分布式并行计算。在纯Python语言的实现中我们只能由一个机器同时完成上述计算。计算顺序可能是这样的。
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...中实现KNN算法 [8 7 5] [5 2 3] 三，矩阵运算 矩阵必须是二维的。...除了一些常用的运算外，大部分和矩阵有关的运算都在tf.linalg子包中。..., 4. ]], dtype=float32)> 四，广播机制 TensorFlow的广播规则和numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。
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。...，并为我们的张量创建需求提出一个最佳的选择。...这是torch.Tensor() 构造函数缺少配置选项的示例。这也是使用 torch.tensor() 工厂函数创建张量的原因之一。 让我们看一下这些替代创建方法之间的最后隐藏的区别。...三、共享内存以提高性能：复制与共享 第三个区别是隐藏的区别。为了揭示差异，我们需要在使用ndarray创建张量之后，对numpy.ndarray中的原始输入数据进行更改。...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
创建已知分布的张量 正态分布（Normal Distribution）和均匀分布（Uniform Distribution）是最常见的分布之一，创建采样自这 2 个分布的张量非常有用，「比如在卷积神经网络中...) - 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...[low, high) 均匀分布的 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。
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...「通常情况下，如果张量中的元素值 0 比较少为稠密张量，则指定 layout = torch.strided。...如果张量中的元素值中 0 比较多为稀疏张量，则指定 layout = torch.sparse_coo」； device = None（可选参数）: 指定张量所在的计算设备是 CPU 还是 GPU； requires_grad...*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。...）； fill_value: 填充到张量中的元素值，必须为标量值； In[8]: import torch # 创建0D且元素值为5的张量 scalar_a = torch.full
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
与传统的高维奇异值分解算法(HOSVD)不同，我们的算法是基于【张量CUR分解】和【交替映射法】衍生出的关于张量分解的一套算法。...张量（Tensor）是比矩阵更广义的结构，可以看作多维度版本的矩阵；同样，矩阵可以定义为二维的张量。在各种关于数据科学的研究中，张量被认为可以比矩阵更好地保存原数据的结构，从而产生了各类对张量的研究。...这两种算法的区别在于，Resample的算法(RTCUR-R)在处理更密的离群值数据时比Fixed index算法(RTCUR-F)要稳定一些，但RTCUR-F算法因为每次迭代中不用重新选择张量中的数据...比如在一段行人走在街上的视频，彩色的低秩背景街道可以视为张量， 而移动中的行人则可视为离群值。...在这之上，RTCUR算法对于真实数据同样有明显的时间优势（见Table 1）。 5 总结 本文针对张量鲁棒主成分分析问题提出了一个基于张量CUR的快速算法。
通过观察这些示例中的一阶和二阶的张量我们可以得到一个规律：能够用形如var[i]的形式读取和遍历var中的标量元素的就可以称之为一阶张量，能够用形如var[i][j]的形式读取和遍历var中的标量元素的可以称之为二阶张量...变量定义中，pi就是一个零阶的张量，零阶张量实际上就等同于一个标量，而P, Q都是三阶的张量。...就是上面提到的复杂性 O(d^2) 中的 2 。...由于上面所提到的两个例子，其实都只涉及到两个张量之间的预算，当多个张量一同进行运算时，就会引入一个新的参量：缩并顺序，在张量网络的实际应用场景中，缩并顺序会极大程度上的影响张量网络计算的速度。...在前面的章节中我们讨论了将一个张量网络缩并为一个张量的场景下，如何降低其复杂性scaling。
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）。...，torch.rand_like(a)表示接收的参数不再是shape，而是tensor类型。...将上面的a的shape读出来后，再送给rand函数。...当然想生成一维张量时， a = torch.full([1], 2) print(a) tensor([2.])...9]) 想每隔一段间距输出时，改API为：torch.arange(min, max, a) a = torch.arange(1, 9, 3) print(a) tensor([1, 4, 7]) 创建等分数列
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。...1.2 张量的基本创建 torch.tensor 根据指定数据创建张量 torch.Tensor 根据形状创建张量, 其也可用来创建指定数据的张量 torch.IntTensor、torch.FloatTensor...) # 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...张量的数值计算 2.1 张量基本运算 基本运算中，包括 add、sub、mul、div、neg 等函数, 以及这些函数的带下划线的版本 add_、sub_、mul_、div_、neg_，其中带下划线的版本为修改原数据...CPU 控制的内存中, 即: 默认的运算设备为 CPU。
它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...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。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...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。...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。
张量是pytorch神经网络的血液，没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。...本文将介绍tensor的创建方法，其中包含了多种API代码需要牢记 法（1）从numpy数组中引用： import torch import numpy as np a = np.array([1,...张量。...] [1. 1. 1.]] tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64) 法（2） 直接从list数据中创建 a...注意：以维度创建张量的torch.Tensor包含了torch.FloatTensor和torch.IntTensor两种，当以torch.Tensor创建数据时，默认为FloatTensor类型创建（
上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...例如，我们可以定义一个大小的张量[None，128]： ? 这意味着第一个维度可以是任意大小，并将在Session.run（）中动态确定。可以按如下方式查询张量的静态大小： ?...为了得到张量的动态大小，可以调用tf.shape操作，它返回一个表示给定张量大小的张量： ? 张量的静态大小可以用Tensor.set_shape（）方法设置： ?...在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ?
为了优化输入的张量程序，现有的框架（如PyTorch和TensorFlow）使用手动设计的规则将张量程序映射到专家编写的GPU内核。...为了应对这些挑战，最近的工作引入了通过搜索全面的程序转换空间并基于目标GPU的性能来应用这些转换的自动化方法来优化张量程序。...对于Mirage发现的每个Graph，验证其与输入程序的功能等价性引入了另一个挑战，因为程序的输入和输出张量可能包含多达数百万个元素。...最终，Mirage基于每个单独Lax子程序发现的最佳Graph返回优化的张量程序。 在评估中，团队在12个常用的DNN基准测试中评估了Mirage，包括不同变种的注意力机制、低秩适应和多层感知器。...Triton是一个基于调度的优化器，用于生成高性能的张量程序，并已部署在现有的DNN系统中，其性能优于其他基于调度的优化器。
PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...创建张量的一种方法是通过指定其维度来初始化一个随机张量 describe(torch.Tensor(2, 3)) 使用 Python 列表以声明方式创建张量 我们还可以使用 python 列表创建张量。...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。...torch.mm() 函数遵循的是矩阵乘法的基本规则。即使矩阵的顺序相同，它仍然不会自动与另一个矩阵的转置相乘，用户必须手动定义它。
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