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...：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。...[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
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...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。...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。
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。 ?...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。...对于索引0，前两个o1和o2仍具有原始值1，而对于索引0，后两个 o3 和 o4 具有新值0。...as_tensor() 的内存共享不适用于内置Python数据结构（如列表）。 调用as_tensor() 要求开发人员了解共享功能。
前言 学习张量的拼接、索引和形状操作在深度学习和数据处理中至关重要。 拼接操作允许我们合并不同来源或不同维度的数据，以丰富模型输入或构建复杂网络结构。...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....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
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。...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。...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。...indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 此函数在张量的非连续索引这种复杂索引中很有用...从基本的张量创建到具有特定用例的高级和鲜为人知的函数，如 torch.index_select ()，PyTorch 提供了许多这样的函数，使数据科学爱好者的工作更轻松。 作者：Inshal Khan
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。 ?...4. narrow() 这个函数返回一个新的张量，这个张量是原来张量的缩小版。这个函数的参数是输入张量、要缩小的维数、起始索引和新张量沿该维数的长度。...它返回从索引start到索引(start+length-1)中的元素。...它接受列表中的元素，从索引2开始，到索引3(=2+2 -1，即start+length-1)。 Narrow()的工作原理类似于高级索引。
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。...注意，张量的形状 编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...就访问数据方面而言，我们需要三个索引。我们选择颜色通道，高度和宽度以获取特定的像素值。 图片批次（Image Batches） 这将引出四个轴中的第一个轴，用来代表批次大小。...假设对于给定的张量，我们具有以下形状[3，1，28，28]。使用该形状，我们可以确定我们有这个批次是含有三张图片。...给定一个代表一批图片的张量（类似于上面），我们能使用四个索引定位到一批图片中特定图片的特定通道的特定像素值。 输出通道和特征图 让我们看一下在通过卷积层转换后，张量颜色通道轴是如何变化的解释。
文 |AI_study 今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章，上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。 在这篇文章中，我们将深入研究张量，并介绍三个基本的张量属性，阶，轴和形状。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。 阶和轴 张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...array, 2d-array scalar, vector, matrix Shape 3 x 2 number, scalar array, vector 2d-array, matrix 这些术语组中的每一组只表示具有不同形状的相同基础数据...很快，我们将看到在PyTorch中创建张量的各种方法。 文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫。
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。...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。...这意味着我们正在扩展现有轴的长度。 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。...请注意，每个张量都有一个轴。这意味着cat函数的结果也将具有单个轴。这是因为当我们连接时，我们沿现有的轴进行连接。请注意，在此示例中，唯一存在的轴是第一个轴。...现在，让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。
这包括数据在内存中的存储方式，如何在常数时间内对任意大的张量执行某些操作，以及前面提到的 NumPy 互操作性和 GPU 加速。...3.2 张量：多维数组 我们已经学到了张量是 PyTorch 中的基本数据结构。张量是一个数组：即，一种数据结构，用于存储一组可以通过索引单独访问的数字，并且可以用多个索引进行索引。...如果需要，可以切换到半精度以减少神经网络模型的占用空间，对准确性的影响很小。 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。...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。...在第四章中，我们将学习如何在 PyTorch 中表示现实世界的数据。我们将从简单的表格数据开始，然后转向更复杂的内容。在这个过程中，我们将更多地了解张量。
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。...torch.mm ： torch.mm 用于执行两个2D张量的矩阵乘法，不支持广播操作。这意味着两个输入张量必须具有兼容的形状，即第一个张量的列数必须与第二个张量的行数相同。...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？
张量用作索引必须是长整型或字节型张量在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时，你可能会遇到一个错误，该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。...张量通常存储数值，并且我们可以通过指定它们的索引来访问特定元素。 当我们要索引一个张量时，所使用的索引必须具有特定的数据类型，以便操作能够正确进行。...例如，在PyTorch中，索引可以是长整型张量（int64）或字节型张量（uint8）。如果作为索引使用的张量不具有正确的数据类型，我们就会得到 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量" 的错误。...转换数据类型如果索引张量具有不同的数据类型，你可以使用 to() 方法将其转换为正确的数据类型。...，如使用整数张量或多维索引。
前言 在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。...在PyTorch中，张量是tensor.Tensor 的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...张量的形状 张量的形状定义了其维度和每个维度上的大小。例如，形状为（2，3，4）的张量具有2行、3列和4个深度。形状对于理解和操作张量非常重要。...变为(3, 8) 张量的原理 PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。...# 获取张量的步幅 stride = tensor_3d.stride() 张量的操作 PyTorch提供了丰富的张量操作，包括数学运算、逻辑运算、索引和切片等。 这里列举最常见的几种操作： 1.
无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为Tensor）都与Numpy的ndarray类似。...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。 !...具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）； 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）； 具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。 ...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。
一、前言 本文将介绍PyTorch中张量的拆分（split、unbind、chunk）、拓展（repeat、cat、stack）、修改操作（使用索引和切片、gather、scatter） 二、...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....数据类型（Data Types） PyTorch中的张量可以具有不同的数据类型： torch.float32或torch.float：32位浮点数张量。...张量修改 使用索引和切片进行修改 可以使用索引和切片操作来修改张量中的特定元素或子集 import torch x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])...x[0, 1] = 9 # 修改第0行、第1列的元素为9 print(x) 输出： tensor([[1, 9, 3], [4, 5, 6]]) gather 按指定索引从输入张量中收集指定维度的值
在张量语言（用于描述张量的语言）中，张量将具有三个维度，一个维度表示 colour_channels 、 height 和 width 。...有时您可能需要某种类型的一个张量与另一个张量具有相同的形状。...例如，与前一个张量具有相同形状的全零张量。...创建一些具有特定数据类型的张量。我们可以使用 dtype 参数来做到这一点。...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。
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。...当需要找出邻居特征的最大值时，可以使用该函数。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。可以用来进行邻居特征的权重调整等操作。 这些函数提供了灵活且高效的方法来处理图数据中的节点特征聚集操作。
数学运算：在多线性代数中，张量用于描述涉及多个向量或矩阵的操作。 物理和工程：在物理学和工程学中，张量用于描述具有多个方向性质的现象，如应力和应变。...接下来我们看看张量的基础操作 张量类型转换 在深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，张量类型转换是一个常见的操作。...在PyTorch中，张量类型转换可以通过调用to方法并指定目标类型来完成。...如果指定步长为2，如 t1[2:8:2]，则会隔一个元素取一个，返回索引为2、4、6的元素形成的新张量。 高级索引：包括布尔索引和掩码索引等。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据，而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。
例子： 游戏玩家（如AlphaGo，下围棋） 自动驾驶汽车（学习如何在道路上导航） 其他学习类型 除了上述三种主要的学习类型，还有其他的学习方法，例如： 半监督学习：结合少量有标签数据和大量无标签数据来改善学习模型的性能...在PyTorch、TensorFlow等机器学习框架中，张量是这些框架中用于表示和操作数据的基本数据结构。它可以是一个标量（零维张量）、向量（一维张量）、矩阵（二维张量），甚至更高维的数据结构。...张量的常见操作 创建张量： 可以通过构造函数或特定的库函数（如PyTorch中的torch.tensor()）来创建张量，初始化为特定的值或随机数。...(ones_tensor) 2.张量的基本操作： 索引和切片：使用索引和切片访问和操作张量中的元素。...考虑一个简单的卷积神经网络（CNN）用于识别图像中的数字（如X和O）： 输入数据表示： 图像数据通常以张量的形式输入神经网络。
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