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...文章目录 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...：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...，而torch.index_select通过该张量索引原tensor并且拼接返回。...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 t = torch.randint
在PyTorch中都是使用张量的概念和数据结构来进行运算的。 搞过机器学习的朋友可以知道，并不是只有PyTorch是处理多维数组的唯一库，像常用的科学计算库NumPy，都是以处理多维数组为基础的。...2.从列表到张量 搞过Python的应该都知道列表这个东西，也可以认为是数组，比如像下面这样定义一个列表 a = [1.0, 2.0, 3.0] a[0] #按位置索引访问列表元素 这时候就返回其中的值...#这里看到了，最后一个变成了2，这些操作跟列表操作基本没啥区别 3.张量的本质 书上的这一小段我没太看明白，就文字描述来说，大意是列表中的元素在实际内存的存储中使用的是随机区块，而PyTorch中的张量使用的往往是连续内存区块...使用shape方法查看张量的形状,这里返回的size表示这是一个三行二列的张量（数组） points.shape out:torch.size([3,2]) tips:当我们用索引访问张量中的元素，或者张量中的张量时...另外给出一个weights，这个weights就是把 tips: PyTorch Torch.randn()返回由可变参数大小(定义输出张量的形状的整数序列)定义的张量，其中包含标准正态分布的随机数。
索引操作则提供了精确访问和操作张量中特定元素或子张量的能力，这对于数据预处理、特征提取和错误调试尤为关键。...形状操作如重塑、转置等，能够灵活调整张量的维度，确保数据符合算法或网络层的输入要求，从而优化计算效率和性能。 在学习张量三大操作之前，我们先来简单熟悉一下张量的类型转换。 1....在本小节，我们主要学习如何将 numpy 数组和 PyTorch Tensor 的转化方法. 1.1 张量转换为 numpy 数组 使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray...张量索引操作 我们在操作张量时，经常需要去进行获取或者修改操作，掌握张量的花式索引操作是必须的一项能力。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，例如: 一个张量经过了 transpose 或者 permute 函数的处理之后
一、前言 本文将介绍PyTorch中张量的索引和切片操作。... PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。...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...】Pytorch教程（九）：PyTorch数据结构：3、张量的统计计算详解 4、张量操作 1....张量变形 【深度学习】Pytorch教程（十）：PyTorch数据结构：4、张量操作（1）：张量变形 2. 索引 在PyTorch中，可以使用索引和切片操作来访问和修改张量的特定元素或子集。
如何在张量中添加或插入轴 为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...> t1.unsqueeze(dim=0)tensor([[1, 1, 1]]) 在这里，我们正在添加一个轴，也就是这个张量的索引零处的尺寸。这给我们一个形状为1 x 3的张量。...当我们说张量的索引为零时，是指张量形状的第一个索引。 现在，我们还可以在该张量的第二个索引处添加一个轴。...当我们叠加的时候，我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上，然后我们沿着这个新的序列。 让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...现在，让我们沿着将要插入的新轴堆叠这些张量。我们将在第一个索引处插入一个轴。请注意，此插入将通过堆栈函数在后台隐式发生。
张量（Tensor）张量（Tensor）是深度学习中最基本的数据结构之一，类似于多维数组或矩阵。张量在PyTorch、TensorFlow等深度学习框架中被广泛使用，用于表示和处理多维数据。...数据类型（Data Type）：张量可以存储不同的数据类型，如整数（int）、浮点数（float）等。存储设备（Device）：张量可以存储在不同的设备上，如CPU、GPU等。...创建张量在PyTorch中，可以通过如下方式创建张量：pythonCopy codeimport torch# 创建一个空张量（未初始化）empty_tensor = torch.empty(3, 4)...可变性：列表的大小和内容可以在程序中被修改，可以添加、删除或修改列表中的元素。存储不同类型的数据：列表可以存储不同类型的对象，如整数、浮点数、字符串等。...my_list = [1, 2, 3]my_list.insert(1, 4) # 在索引1处插入元素4# 结果: [1, 4, 2, 3]# 删除列表中的元素my_list = [1, 2, 3,
要查看预测标签列表，我们将加载一个文本文件，列出标签的顺序与网络在训练期间呈现给网络的顺序相同，然后我们将挑选出网络产生的最高分数的索引处的标签。...张量的维数与用于引用张量内标量值的索引数量相一致。 图 3.2 张量是 PyTorch 中表示数据的基本构件。 PyTorch 并不是唯一处理多维数组的库。...张量可以用作其他张量的索引。在这种情况下，PyTorch 期望索引张量具有 64 位整数数据类型。...它们非常详尽且组织良好，将张量操作分成了不同的组： 创建操作 --用于构建张量的函数，如 ones 和 from_numpy 索引、切片、连接、变异操作 --用于改变张量形状、步幅或内容的函数，如 transpose...然而，底层内存只分配一次，因此可以快速创建数据的备用张量视图，而不管Storage实例管理的数据大小如何。 3.7.1 存储索引 让我们看看如何在实践中使用我们的二维点进行存储索引。
然后，我们创建了一个输入张量x和一个索引张量index。最后，我们使用torch_scatter.scatter_add函数对张量进行散射求和，并打印结果。...希望这个示例代码能帮助您理解如何在实际应用场景中使用torch_scatter模块进行节点特征聚集操作。请根据您的具体需求进行适当的修改和调整。...torch_scatter模块为节点特征聚集操作提供了多种功能，其中包括：scatter_add：将源张量中的值按照索引散布到目标张量中。当源张量中的值需要根据索引进行求和或累加时，可以使用该函数。...scatter_mean：将源张量的值按照索引平均散布到目标张量中。当需要计算邻居特征的平均值时，可以使用该函数。scatter_max：将源张量的值按照索引进行最大值散布到目标张量中。...scatter_min：将源张量的值按照索引进行最小值散布到目标张量中。当需要找出邻居特征的最小值时，可以使用该函数。scatter_mul：将源张量的值按照索引进行乘法散布到目标张量中。
假设我想在逻辑表示中访问位置Tensor[0,1]处的元素。通过Stride我们应该这样做： 找出Tensor的任何元素存在的位置，将每个索引乘以该维度的相应Stride，并将它们加在一起。...Tensor扩展 有很多有趣的扩展，如XLA张量，量化张量，或MKL-DNN张量，作为张量库，我们必须考虑是如何适应这些扩展。 当前的扩展模型在张量上提供了四个扩展点。...最常见的布局是跨步张量，但稀疏张量具有不同的布局，涉及2个张量：一个用于索引、一个用于数据。 MKL-DNN张量可能具有更奇特的布局，例如阻挡布局，这不能仅使用步幅来表示。...dtype 描述了它实际存储在张量的每个元素中的含义。这可以是浮点数或整数，或者它可以是例如量化的整数。 顺便说一下，如果你想为PyTorch张量添加一个扩展名，请联系PyTorch官方。...torch/csrc/：它实现了在Python和C++之间进行转换的绑定代码，以及一些非常重要的PyTorch功能，如autograd引擎和JIT编译器。它还包含C++前台代码。
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。...考虑是否需要可学习参数：如果需要为激活函数添加可学习的参数，可以参考PyTorch官方激活函数源码实现，如PReLU等。...这使得torch.matmul 在处理不同形状的张量时更加灵活。 PyTorch中的卷积操作有哪些高级技巧和最佳实践？...高级索引实现卷积： PyTorch提供了高级索引功能，可以实现更复杂的卷积操作。例如，可以使用索引操作来实现特定的卷积模式。...如何在PyTorch中高效地管理和优化参数？
PyTorch使您可以自由地对Dataset类执行任何操作，只要您重写改类中的两个函数即可： __len__ 函数：返回数据集大小 __getitem__ 函数：返回对应索引的数据集中的样本 数据集的大小有时难以确定...如果运行该python文件，将看到1000、101和122到361之间的值，它们分别指的是数据集的长度，数据集中索引为100的数据以及索引为121到361之间的数据集切片。...如果对矩阵行进行索引，则将在该索引处获得值为1的行向量，这是独热向量的定义！ ? 因为我们需要将三个数据转换为张量，所以我们将在对应数据的每个编码器上调用to_one_hot函数。...您可以想象如何在计算机视觉训练场景中使用该数据集。数据集将具有文件名列表和图像目录的路径，从而让__getitem__函数仅读取图像文件并将它们及时转换为张量来进行训练。...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。
8.3 索引（index）和切片（slice） 就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。...虽然我们讨论的是矩阵的索引,但这也适用于向量和超过2个维度的张量。...注意：您可能还经常看到 W 或其他字母（如 X ）用于展示权重矩阵。 b 是bias，表示权重或者偏差。 y 是输出（对输入进行操作，希望发现其中的模式）。...torch.unsqueeze(input, dim) 返回在 dim 处添加了维度值 1 的 input。...New shape: torch.Size([7]) 5）Unsqueeze 要执行 torch.squeeze() 的相反操作，您可以使用 torch.unsqueeze() 在特定索引处添加维度值
DeviceMesh在处理多维并行性（如3D并行）时很有用。...用于多张量优化器编译的inductor中缺少的主要功能是foreach算子的高效编码生成。...为了检查融合是否合法，每个内部 SchedulerNode 执行的写操作必须与消费SchedulerNode在同一列表索引处的读操作相匹配。...此外，正常的垂直融合规则必须允许在消费者和生产者SchedulerNode列表的每个索引处进行融合。...性能改进 TorchInductor中添加了许多性能优化，包括对torch.concat的水平融合支持、改进的卷积布局优化、以及改进scaled_dot_product_attention模式匹配。
如果没有特殊说明，本专栏中所说的张量均指的是张量类的实例。 一、入门 如果尚未安装PyTorch库，可使用如下命令进行安装。由于官网下载速度很慢，可以通过清华源链接下载PyTorch。 !...请注意，虽然它被称为PyTorch，但是代码中使用torch而不是pytorch。 import torch 张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。...X == Y 对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制 在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。...a + b 四、索引和切片 就像在任何其他Python数组中一样，张量中的元素可以通过索引访问。...例如，如果我们用Y = X + Y，我们将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。
此版本的软件包文档可从http://pytorch.org/docs/0.2.0/获取 我们引入了期待已久的功能，如广播、高级索引、高阶梯度梯度，最后是分布式PyTorch。...目录： •张量广播（numpy样式） •张量和变量的高级索引 •高阶梯度 •分布式PyTorch（多节点训练等） •神经网络层和特征：SpatialTransformers、WeightNorm、EmbeddingBag...张量和变量的高级索引 PyTorch现在支持NumPy样式的高级索引的子集。这允许用户使用相同的[]-样式操作在Tensor的每个维度上选择任意索引，包括不相邻的索引和重复的索引。...这使得索引策略更灵活，而不需要调用PyTorch的索引[Select, Add, ...]函数。...这意味着你可以得到很多函数，如send，recv，all_reduce，它将在节点（机器）之间交换张量。
我会告诉你如何在 autograd 代码中披荆斩棘、什么代码是真正重要的以及怎样造福他人，我还会介绍 PyTorch 为你写核（kernel）所提供的所有炫酷工具。...步幅是我们为 PyTorch 用户讲解方法的基本基础。举个例子，假设我想取出一个表示以上张量的第二行的张量： 使用高级的索引支持，我只需写出张量 [1, :] 就能得到这一行。...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。...要为张量的功能添加「扩展」，还有最后一种方法，即围绕能实现的目标类型的 PyTorch 张量编写一个 wrapper（包装）类。...比如稀疏张量可将其索引和值存储在这个后缀中。 自动梯度（autograd） 我已经说明了张量，但如果 PyTorch 仅有这点把戏，这就只不过是 Numpy 的克隆罢了。
我会告诉你如何在 autograd 代码中披荆斩棘、什么代码是真正重要的以及怎样造福他人，我还会介绍 PyTorch 为你写核（kernel）所提供的所有炫酷工具。...步幅是我们为 PyTorch 用户讲解方法的基本基础。举个例子，假设我想取出一个表示以上张量的第二行的张量： ? 使用高级的索引支持，我只需写出张量 [1, :] 就能得到这一行。...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。...要为张量的功能添加「扩展」，还有最后一种方法，即围绕能实现的目标类型的 PyTorch 张量编写一个 wrapper（包装）类。...比如稀疏张量可将其索引和值存储在这个后缀中。 自动梯度（autograd） 我已经说明了张量，但如果 PyTorch 仅有这点把戏，这就只不过是 Numpy 的克隆罢了。
选自Github 机器之心编译 参与：朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量（Tensor）。...本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述，以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题： 1....Tensor.cpp 中定义的另一个重要的部分是索引的工作原理。PyTorch Tensors 支持 Python 的映射协议。...阅读这些实现代码，以更好地了解 PyTorch 是如何支持基本张量索引的。...再通过 CPython 后端的各种语法规则，函数调用信息就会转发到这个张量。 PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Tensor 方法的代码？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
