层lstm_9的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状：[None，300,300，1] - 腾讯云开发者社区

0].ndim + 1 axis = normalize_axis_index(axis, result_ndim) sl = (slice(None),) * axis + (_nx.newaxis...维度+1 这是和concatenate函数很重要的一个区别，也体现了API中的new axis. result_ndim = arrays[0].ndim + 1 axis = normalize_axis_index...k=2 1, 3, 1+(m-1)*2 m = q+r q = (7-1)/2 = 3 r = 0 m = 3 因此最终结果是[1, 3, 5] (1)slice default处理等价于x[5:4..., np.newaxis] 以前的arr的shape是(3,4)，经过这样的操作之后，就变成了(3,4,1),也就是3个2维数组，每个2维度数组中有4个1维数组，每个1维数组中有1个元素。...numpy中的广播广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式。下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。

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神经网络的数学基础

79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]], [[5, 78, 2, 34, 0], [6, 79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]]]) >>> x.ndim...可以通过tensor的ndim属性查看轴的个数。 Shape形状：数字元组，描述张量各个轴上的维度。张量维度为(),向量维度为(5,),2D张量维度（3,5),3D张量维度(3,3,5)....与逐元素操作相反，点积整合输入张量的所有条目。...基于梯度的优化算法神经网络层对输入进行的数学转换为： $output = relu(dot(W, input) + b)$ 张量$W$和张量$b$ 是网络层的参数，被称为网络层的权重系数或者可训练参数...随机梯度下降一个可微分函数，理论上能够找到它的最小值：最小值点导数为0，所以需要找到所有导数为0的点，然后相互比较找到最小值。神经网络中，意味着找到一组权重值，使损失函数最小。

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使用netron对mnist网络结构分析「建议收藏」

shape(形状）代表的就是张量的一种属性，当然还有其他属性，比如数据类型等等” 再算子执行前面打断点，依次观察输入数据和输出数据的大小： (gdb) b 2124 Breakpoint 2 at 0x555555560ef8...ndata = 784 2: n->outputs[0]->ndata = 6272 3: n->inputs[0]->ndim = 4 4: n->outputs[0]->ndim = 4 (gdb)...ndata = 6272 2: n->outputs[0]->ndata = 6272 3: n->inputs[0]->ndim = 4 4: n->outputs[0]->ndim = 4 (gdb...从最后一层的模型看不出它的结构，实际上它是一个全连接层：这一点可以通过芯原的模型转换工具的转换结果看出来，芯原的转换工具，可以将ONNX模型转换为芯原NPU吃的json文件模型，而netron是支持此类型的可视化输出的...---- lenet 模型都需要对吃进去的图像做数据归一化，libonnx实现也不例外 ---- 结束！版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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基于卷积神经网络的手写数字识别系统_python 卷积神经网络

那就是数据的形状被“忽视”了。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。但是，向全连接层输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。...实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素、长28像素的（1, 28, 28）形状，但却被排成1列，以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。...但是，因为全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元（同一维度的神经元）处理，所以无法利用与形状相关的信息。而卷积层可以保持形状不变。...当输入数据是图像时，卷积层会以3维数据的形式接收输入数据，并同样以3维数据的形式输出至下一层。因此，在CNN中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。...= None def forward(self,x): #对于卷积层需要把数据先展平 self.original_x_shape = x.shape x=x.reshape(x.shape[0],-

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从头开始重新创建 PyTorch

因此，要访问形状为 [shape_0, shape_1] 的二维张量中的元素 [i, j]，我们实际上需要定位到 j + i * shape_1 的位置。...接下来，让我们设想一个三维张量的情况：你可以将这个三维张量视作矩阵的序列。比如，你可以把这个形状为 [5, 4, 8] 的张量看作是 5 个形状为 [4, 8] 的矩阵。...现在，要获取位于 [1, 2, 7] 的元素，你需要跳过 1 个完整的 [4,8] 形状的矩阵，2 行 [8] 形状的行，以及 7 列 [1] 形状的列。...t = torch.arange(0, 24).reshape(2, 3, 4) print(t) # [[[ 0, 1, 2, 3], # [ 4, 5, 6, 7], # [ 8...我将展示一些示例，您可以在本文末尾链接的存储库中找到完整版本。

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卷积神经网络中的自我注意

为什么Self-Attention 这篇文章描述了CNN的自注意力。对于这种自注意力机制，它可以在而不增加计算成本的情况下增加感受野。它是如何工作的对前一隐含层的特征进行重塑，使之: ?...请注意，输出的通道数量与自关注的输入相同。这是论文中的一张图，这些图将这些操作可视化了 ? 通常，我们设置：C * = C / 8。...作为最后一步，我们将输入特征x添加到输出的加权中（gamma是另一个可学习的标量参数）： ?...第17行：恢复特征的原始形状此实现与本文中描述的算法有所不同（但等效），因为它将1x1卷积v（x）和h（x）组合在一起，并且调用为h（x）或“值”。组合的1x1转换层具有C个输入通道和C个输出通道。...此实现与本文中的算法等效，因为学习两个1x1转换层等效于学习一个具有兼容大小的转换层。结果测试通过在UNet块中替换conv层，我在UNet体系结构中使用了自注意力层。

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numpy入门-数组创建

ndmin：指定返回数组的最小维数 ndarray属性 ndarray.ndim：数组的轴数量 ndarray.shape：数组的形状。比如对于n行m列的矩阵，其shape形状就是(n,m)。...全0向量 array([0., 0., 0., 0., 0.]) # 全0 arrZero = np.zeros((4,3)) # shape形状必须括起来 arrZero array([[0., 0...系统自动判断为4行3列 resize 大部分功能和使用与reshape函数相同 ?...常用属性 shape：几行几列，(m,n) ndim：维度 size：总元素个数，m*n dtype：查看数据类型 T：表示转置 a.shape # 数组形状，即几行几列 (3, 5) a.ndim...], [5, 6]]) # 注意：有两层中括号[] c array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 数据类型转换 int_array = np.arange

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【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络

输入层---->卷积层以上一节的例子为例，输入是一个4*4 的image，经过两个2*2的卷积核进行卷积运算后，变成两个3*3的feature_map image.png 　　以卷积核filter1...4.全连接层---->输出层　　全连接层到输出层就是正常的神经元与神经元之间的邻接相连，通过softmax函数计算后输出到output，得到不同类别的概率值，输出概率值最大的即为该图片的类别。...从卷积后的feature_map反向传播到前一层时，由于前向传播时是通过卷积核做卷积运算得到的feature_map，所以反向传播与传统的也不一样，需要更新卷积核的参数。...(占坑明天补一下tensorflow的源码实现) 总结　　　　本文主要讲解了卷积神经网络中反向传播的一些技巧，包括卷积层和池化层的反向传播与传统的反向传播的区别，并实现了一个完整的CNN，后续大家可以自己修改一些代码...，譬如当水平滑动长度与垂直滑动长度不同时需要怎么调整等等，最后研究了一下paddlepaddle中CNN中的卷积层的实现过程，对比自己写的CNN，总结了4个优点，底层是C++实现的，有兴趣的可以自己再去深入研究

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卷积神经网络详解（二）——自己手写一个卷积神经网络

以上一节的例子为例，输入是一个4*4 的image，经过两个2*2的卷积核进行卷积运算后，变成两个3*3的feature_map 以卷积核filter1为例(stride = 1 )：计算第一个卷积层神经元...4.全连接层---->输出层全连接层到输出层就是正常的神经元与神经元之间的邻接相连，通过softmax函数计算后输出到output，得到不同类别的概率值，输出概率值最大的即为该图片的类别。...从卷积后的feature_map反向传播到前一层时，由于前向传播时是通过卷积核做卷积运算得到的feature_map，所以反向传播与传统的也不一样，需要更新卷积核的参数。...(占坑明天补一下tensorflow的源码实现) 总结本文主要讲解了卷积神经网络中反向传播的一些技巧，包括卷积层和池化层的反向传播与传统的反向传播的区别，并实现了一个完整的CNN，后续大家可以自己修改一些代码...，譬如当水平滑动长度与垂直滑动长度不同时需要怎么调整等等，最后研究了一下paddlepaddle中CNN中的卷积层的实现过程，对比自己写的CNN，总结了4个优点，底层是C++实现的，有兴趣的可以自己再去深入研究

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

> tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 6.4 创建相似张量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。...），也称为前馈层或全连接层，实现输入 x 和输入之间的矩阵乘法权重矩阵 A 。...y = x\cdot{A^T} + b 说明： x 是该层的输入（深度学习是诸如 torch.nn.Linear() 之类的层以及其他层的堆叠）。...由于矩阵乘法的规则，如果形状不匹配，就会遇到错误。这些方法可帮助您确保张量的正确元素与其他张量的正确元素混合。

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

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机器学习|从0开始大模型之位置编码

在循环神经网络中，序列与序列之间也是有顺序的，所以循环神经网络中，序列与序列之间也是有顺序的，不需要处理这种问题。...3、Transformer中的位置编码层假设你有一个长度为L的输入序列，要计算第K个元素的位置编码，位置编码由不同频率的正弦和余弦函数给出：函数 k：词序列中的第K个元素 d：词向量维度，比如512...def unite_shape(pos_cis, x): """调整位置编码的形状以匹配输入张量的形状。"""...ndim = x.ndim # 获取输入的维度 assert 0 ndim # 确保维度有效 assert pos_cis.shape == (x.shape...(xk_ * pos_cis).flatten(3) # 同上 return xq_out.type_as(xq), xk_out.type_as(xk) # 返回与输入类型一致的输出

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NLP经典书籍鱼书笔记4：对比计数统计和推理

大致过程：基于推理的方法引入某种模型（比如神经网络）模型接收的上下文作为输入，输出各个单词的出现概率模型产物：获得单词的分布式表示神经网络中单词的处理方法神经网络不能直接处理单词，需要将单词转化成固定长度的向量...模型的输入：上下文，比如['you','goodbye']这样的单词，但是需要转化为one-hot编码表示。本文中考虑上下文的两个单词，因此模型会有两个输入层。如果是考虑N个单词，则输入层有N个。...从输入层到中间层的变换使用相同的全连接层(权重都是$W_{in}$) 从中间层到输出层神经元的变换由另一个全连接层完成(权重是$W_{out}$) 中间层的神经元是各个输入层经全连接层变换后得到的值得平均...1, 2, 3, 4, 1, 5, 6]) id_to_word {0: 'you', 1: 'say', 2: 'goodbye', 3: 'and', 4: 'i', 5: 'hello', 6:...2], [1, 3], [2, 4], [3, 1], [4, 5], [1, 6]]) target # 目标值 array

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数据分析 ———— numpy基础（一）

([start, ]stop, [step, ]dtype=None) start: 可忽略不写，默认从0开始;起始值 stop: 结束值；生成的元素不包括结束值 step: 可忽略不写，默认步长为...1；步长 dtype: 默认为None，设置显示元素的数据类型 nd1 = np.arange(5) #array([0, 1, 2, 3, 4]) 随机生成5个自然数 nd2 = np.arange...6.] m4: [0.+0.j 1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j 5.+0.j 6.+0.j] """ 3、np.reshape() np.reshape(): 给数组一个新的形状...新的形状应该兼容于原始形状。...8 9 10 11 12 13 14] 转换后的数组： [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] """ 4、np.ndim（） np.ndim

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关于深度学习系列笔记四（张量、批量、Dense）

('数据张量=',x.ndim) print('数据类型=',x.dtype) x = np.array(12) printshape(x) #标量即0D张量数据形状= () x = np.array...# 轴的个数（阶）：例如，3D 张量有 3 个轴，矩阵有 2 个轴。这在 Numpy 等 Python 库中也叫张量的ndim。...# 形状：这是一个整数元组，表示张量沿每个轴的维度大小（元素个数）。例如，前面矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 3, 5)。...它是导数这一概念向多元函数导数的推广。多元函数是以张量作为输入的函数。...#　随机梯度下降，给定一个可微函数，理论上可以用解析法找到它的最小值： # 函数的最小值是导数为0 的点，因此你只需找到所有导数为0 的点，然后计算函数在其中哪个点具有最小值。

7502 0

MatConvNet中mnist源码解析

; f=1/100 ; net.layers = {} ; # 定义各层参数，type是网络的层属性，stride为步长，pad为填充 # method中max为最大池化 net.layers{end...# BN层一般用在卷积到池化过程中，激活函数前面，这里是在第1,4,7层插入BN if opts.useBatchNorm net = insertBnorm(net, 1) ; net =...1] ; #输入大小[w,h,channel],这里是灰度图片，单通道为1 net.meta.trainOpts.learningRate = 0.001 ; #学习率 net.meta.trainOpts.numEpochs...'weights', {{ones(ndim, 1, 'single'), zeros(ndim, 1, 'single')}}, ......'); ylabel('error') ; set(h,'color','none') ; title('error') ; drawnow ; 　　运行结果得到的图： ?

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Python 之 Numpy 框架入门

其定义如下： numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None) 参数描述 start 起始值，默认为0 stop 终止值（不包含...numpy.arange 默认从 0 开始生成数组，间隔为 1。比如，下面代码会生成一个元素值不超过 4 的数组，即范围是 [0,4) 。...其规则约束如下：两个数组的形状相同维数比较少的数组，需要是一维数组。...翻转数组修改数组维度连接数组分割数组数组元素的添加与删除修改数组的形状主要有以下函数：函数描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝...取值范围为 [0, a.ndim] start：默认为零，表示完整的滚动。会滚动到特定位置。取值范围为 [-a.ndim, a.ndim] 注意：二维只有 0、1 两个轴，三维有 0、1、2 三个轴。

2851 0

【动手学深度学习】深入浅出深度学习之利用神经网络识别螺旋状数据集

3.调用load_data()函数：通过调用load_data()函数，生成数据集的特征数组x和标签数组t。 4.打印数组形状：通过print()语句打印出数据集特征数组x和标签数组t的形状。...然后，通过上游梯度dout与权重W的转置的乘积，得到对输入x的梯度dx。接下来，计算权重W的梯度dW，通过将输入x的转置与上游梯度dout的乘积得到。...使用[...]操作符可以确保在赋值时不改变梯度数组的形状和数据类型。最后返回输入的梯度dx，以便反向传播给前一层。...3.使用np.argmax函数找到每个点概率最大的类别索引，得到预测的类别标签predict_cls。然后将predict_cls重新调整为与网格一样的形状，得到二维数组Z，用于绘制决策边界。...]，rotation=0表示刻度标签不旋转，size=12表示刻度标签的字体大小。

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NumPy 学习笔记（一）

0 填充，形状为 shape 的数组 a = np.zeros((2, 2)) print("a", a, sep=" = ") b = np.ones((2, 2)) print("b", b,...3*3 的单位矩阵 print("d", d, sep=" = ") 注：np.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok...") 　3、数组属性：　　　　①shape：返回数组形状，如 (2, 3) 表示 2 行 3 列的 2 维数组　　　　②ndim：返回数组维度　　　　③size：返回数组里元素个数　　　　④itemsize...(arr.ndim) # 输出 1 arr.shape = (2, 4, 3) # 修改为 3 维数组 print("arr's ndim: ", arr.ndim) # 输出 3...] # 输出对象的内存信息 print(arr.flags) 4、数组的简单运算：　　　　　　大部分数学运算均只对在相应元素进行，如运算四则运算加减乘除，并且运算支持广播　　　　　　（即不同形状的数组如果符合某种条件则可以进行运算

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NumPy 1.26 中文文档（五）

ndarray.tolist() 把数组转换为一个有 a.ndim 层嵌套的 Python 标量列表。...3, 4) >>> y.shape = (3, 8) >>> y array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0...示例 >>> x = np.array([1, 2, 3]) >>> x.ndim 1 >>> y = np.zeros((2, 3, 4)) >>> y.ndim 3 numpy.ndarray.data...示例拥有自己内存的数组的基本对象为 None： >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> x.base is None True 切片创建一个视图，其内存与 x 共享： >>>...示例拥有自己内存的数组的基本对象为 None： >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> x.base is None True 切片创建一个视图，其内存与 x 共享： >>>

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Numpy中的stack，轴，广播以及CNN介绍

神经网络的数学基础

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