寻找两个pytorch张量的不交 - 腾讯云开发者社区

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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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。...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...之间广播的规则如下：不能有空的tensor 从后往前比较两个tensors的维度（从右往左对齐观察），每个维度的大小都相等，或者其中一个维度的大小必须是1，或者其中一个tensor的某个维度缺失

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PyTorch2:张量的运算

0.], [ 0., 0., 1.]]) 2. indexing，slicing，joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch...1.3298, -1.3298, -1.3298, -1.3298, -1.3298]), indices=tensor([0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4])) 比较两个张量的元素...，返回包含每个元素间比较的最大/小值： torch.max(input, other, out=None) torch.min(input, other, out=None) 这两个函数与上面的降维函数中的同名函数的区别在于上面的两个函数的输入是一个张量...，这里是两个。...，返回一个布尔值：torch.equal(input, other) >>> torch.equal(torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([1, 2])) True 两个张量的元素之间互相比较

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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。...比如两个张量a和b相加，既可以写成torch.add(a,b)，也可以写成a.add(b)。 3.2 赋值语句： ---- 很多张量的属性既可以在创建时声明，也可以在之后任何时间声明。...一个Storage是一个一维的包含数据类型的内存块。一个 PyTorch 的Tensor本质上是一个能够索引一个Storage的视角。...7.1 张量的复制 ---- 使用 Tensor.clone() 复制一段内存上的数据到另一段内存上，这两个张量相互独立。

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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...进行切分返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度...注意list中长度总和必须为原张量在改维度的大小，不然会报错。...：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...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 t

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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。...对于输入张量为的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为，对比不同维度的输入张量：输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为输入张量的维度...dim = 5) error >>> # print(x.size()) Traceback (most recent call last): File "/home/chenkc/code/pytorch

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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。...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。...len_dim_0 * len_dim_1, size=(num_picks,)) # [num_picks] picked = torch.take(values, indices) 我们现在只得到两个元素

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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...，因此这里介绍两个方法的不同之处。...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

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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 ?...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...如果我们像pytorch那样将常量转换为变量： ? 会发现，其实是新建了一个变量，并不是将原始的常量变为了变量、如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。

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PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

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。」...「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...的两个张量: >>> # 1....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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PyTorch 1.0 中文文档：Tensor（张量）的属性

torch.dtype class torch.dtype torch.dtype 属性标识了 torch.Tensor的数据类型。...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。...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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PyTorch入门视频笔记-创建数值相同的张量

1 的张量。...False) 和 torch.ones(*size, out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) 两个函数的参数相同...=False（可选参数）: 指定此张量是否需要记录梯度； torch.zeros() 和 torch.ones() 两个函数中只有 *size 参数为必须指定的参数，其余参数都是可选参数，因此接下来只关注指定...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。...torch.full() 函数中除了 size 和 fill_value 参数外，其余都是可选参数且和 torch.zeros() 和 torch.ones() 两个函数的参数一致，同样不再赘述。

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PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

加、减、乘、除加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...在 PyTorch 中，除数为 0 时程序并不会报错，而是的等于 inf。...这些加、减、乘、除基本的数学运算在 PyTorch 中的实现都比较简单，但是在使用过程中还是需要注意以下几点（下面都以乘法为例，其余三种运算同理）：参与基本数学运算的张量必须形状一致，或者可以通过广播机制扩展到相同的形状...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致；原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。

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pytorch基础知识-tensor张量的创建下

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）。...在pytorch中使用torch.rand(d1, d2)来建立tensor # torch.rand(d1, d2) a = torch.rand(3, 3) print(a) 输出 tensor([...，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.])

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PyTorch使用------张量的创建和数值计算

前言 PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，学习PyTorch在当今深度学习领域至关重要。...张量的创建 1.1 张量的基本概念 PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。...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。...运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算 torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维 torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为3维 torch.matmul...点积运算: 运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算 torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维 torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为

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pytorch基础知识-tensor张量的创建上

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。...张量。...这里要格外注意的是当代码为torch.Tensor时，表示的意义与torch.tensor意义不同。...因此当使用这种方法时，新数据要覆盖之前的旧数据，以免会造成Nan（not a number）的错误。...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（

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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。...mat1 =torch.randn(3,2) describe(torch.mm(x, mat1)) 只需将矩阵作为参数传递，我们就可以轻松地执行矩阵乘法，该函数将产生一个新的张量作为两个矩阵的乘积。...现在我们可以成功地对张量执行矩阵乘法。两个张量的数据类型必须匹配才能成功操作。

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PyTorch: 张量的变换、数学运算及线性回归

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...文章目录张量变换 1.torch.reshape 2.torch.transpose 3.torch.t() 4.torch.squeeze() 5.torch.unsqueeze() 张量的数学运算...，新张量与 input 共享数据内存 input : 要变换的张量 shape 新张量的形状 code： t = torch.randperm(8) t_reshape = torch.reshape(...2030792110712 t_reshape.data 内存地址:2030792110712 2.torch.transpose torch.transpose(input, dim0, dim1) 功能：交换张量的两个维度...input : 要变换的张量 dim0 要交换的维度 dim1 要交换的维度 code # torch.transpose t = torch.rand((2, 3, 4)) t_transpose

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