对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。参数：logits: N维张量，其中N > 1。...参数： graph:用来创建全局阶跃张量的图。如果丢失,使用默认的图。...当list_ops_or_scope是dict时，kwargs必须为空。当list_ops_or_scope是一个列表或元组时，其中的每个op都需要用@add_arg_scope修饰才能工作。...一个乘法因素mode:字符串。“FAN_IN”、“FAN_OUT’,‘FAN_AVG’uniform:是否使用均匀或正态分布随机初始化seed:一个Python整数。用于创建随机种子。看到“特遣部队。...如果两个值相同，则可以是intstride:一个长度为2的列表:[stride_height, stride_width]。如果两个步骤相同，则可以是int。
当我第一次看到它的时候，我正在学习它是如何工作的，我很困惑。如果你和我一样感到困惑，我强烈建议你在继续之前试着理解这里发生了什么。...这里使用了Element-wise操作。 当我们对第一个轴求和时，我们是对第一个轴的所有元素求和。为此，我们必须使用Element-wise 的加法。...这可能需要一点时间来理解。如果是这样，别担心，你可以做到的。 现在让我们来看看在神经网络编程中使用的一种非常常见的化简操作Argmax。...Argmax返回张量内最大值的索引位置。 当我们在一个张量上调用argmax() 方法时，这个张量就会被约减成一个新的张量，这个张量包含一个索引值，这个索引值表示这个张量里面的最大值。....], dtype=float32) 当我们计算第一个轴上的平均值时，会返回多个值，我们可以通过将输出张量转换成Python列表或NumPy数组来访问这些数值。
获取网络的实例 在PyTorch中，我们可以直接检查权重。让我们获取我们的网络类的一个实例并查看它。...当我们扩展一个类时，我们获得了它的所有功能，作为补充，我们可以添加其他功能。但是，我们也可以通过将现有功能更改为不同的行为来覆盖现有功能。...，当我们传递一个数字时，该层构造函数中的代码假设我们需要一个方形滤波器（filter）。...我们仍然获取字符串表示的原因是我们使用的是Jupyter notebook，而在后台notebook正在访问字符串表示，因此它可以向我们显示一些内容。这是字符串表示的主要用例的一个很好的例子。...一个迫在眉睫的问题是，我们如何才能一次访问所有参数？有一个简单的方法。让我告诉你。 访问网络参数 第一个示例是最常见的方法，我们将在训练过程中更新权重时使用它来遍历权重。
这可以通过以下方法之一来实现： 方法一：使用 numel() 方法numel() 方法用于获取张量的元素数量。...以下是一些常见的张量尺寸操作：获取张量的维度数目：使用 .ndim 属性可以获取张量的维度数目。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，.ndim 将返回值 3，表示该张量有三个维度。...获取张量的形状：使用 .shape 属性可以获取张量的形状，它返回一个包含各个维度大小的元组。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，.shape 将返回元组 (3, 4, 5)。...获取张量的大小：使用 .size() 方法可以获取张量的大小，即张量中元素的总数量。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，.size() 将返回值 60，表示该张量中有 60 个元素。...当我们需要降维时，可以使用 .squeeze() 方法去除张量中不必要的维度。 操作张量的尺寸可以帮助我们理解和处理多维数组，并且在深度学习模型中进行数据处理和预处理时非常常见和重要。
在大多数情况下，沿着张量的现有轴进行连接非常简单。当我们想沿着新的轴进行连接时，通常会产生混乱。为此，我们堆叠。表示堆叠的另一种方式是，我们创建一个新轴，然后在该轴上连接。...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。...添加这样的轴会改变数据在张量内部的组织方式，但不会改变数据本身。基本上，我们只是在重构这个张量。我们可以通过检查每一个的形状看出。...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。...请注意，这三个张量是如何沿着该张量的第一个轴连接的。请注意，我们还可以显式插入新轴，然后直接执行串联。 看到这句话是真的。让我们张开所有的张量，向它们添加一个长度为1的新轴，然后沿着第一个轴移动。
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。...重要的是：当我这样做时，不会创建一个新张量；而是会返回一个基于底层数据的不同域段（view）的张量。这意味着，如果我编辑该视角下的这些数据，它就会反映在原始的张量中。...（每个张量都记录一个偏移量，但大多数时候它为零，出现这种情况时我会在我的图表中省略它。） 演讲时的提问：如果我取张量的一个域段，我该如何释放底层张量的内存？...如果我想取第一列，还会更有意思： 当我们查看物理内存时，可以看到该列的元素不是相邻的：两者之间有一个元素的间隙。...如果你只想获取某个特定位置的值，你应该使用 TensorAccessor。张量存取器就像是一个张量，但它将张量的维度和 dtype 硬编码为了模板参数。
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。...重要的是：当我这样做时，不会创建一个新张量；而是会返回一个基于底层数据的不同域段（view）的张量。这意味着，如果我编辑该视角下的这些数据，它就会反映在原始的张量中。...（每个张量都记录一个偏移量，但大多数时候它为零，出现这种情况时我会在我的图表中省略它。） 演讲时的提问：如果我取张量的一个域段，我该如何释放底层张量的内存？...如果我想取第一列，还会更有意思： ? 当我们查看物理内存时，可以看到该列的元素不是相邻的：两者之间有一个元素的间隙。...如果你只想获取某个特定位置的值，你应该使用 TensorAccessor。张量存取器就像是一个张量，但它将张量的维度和 dtype 硬编码为了模板参数。
当我们尝试将一个只有一个元素的张量转换为标量或者尝试只访问其中一个元素时，PyTorch会抛出这个错误。...然后，我们使用numel()方法获取张量的元素数量，如果元素数量等于1，我们就可以安全地调用item()方法将张量转换为Python标量。...：使用索引操作使用索引操作时，也需要注意只有一个元素的张量会引发错误。...然后，我们使用size()方法获取张量的大小，如果大小为空（torch.Size([])），我们可以安全地使用索引操作来访问其中的元素。...使用索引操作时，也需要注意只有一个元素的张量会引发错误。
需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？...你希望框架具有监控功能吗？出现问题时能够 fallback 吗？ 初步的分析是有必要的，那么下一步该做什么？...当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储，这正是我想要的。...举例来说，可以将任意一张RGB彩色图片表示成一个三阶张量，三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。...这是因为即使在高级语言中最简单的操作也比在低级语言中完成时花费更多的时间（CPU周期）。 在这些情况下，我们可以采取两种不同的方法。 第一个是来自编译器的另一个类推。
这就是为什么当我开发VeriTensor时，我确保它是实用的。 有效调试的关键是通过断言告诉调试器代码应该做什么。 VeriTensor方法 VeriTensor包括3种技术。...您可以在编写Tensorflow代码后应用它们。这意味着这些技术是很简单的，您无需从头开始就可以使用它们。 技术1：张量形状断言 引入张量时，需要编写断言以检查其形状。...但我认为库很不错，因为： 您很可能没有仔细设计名称范围-是吗？ 使用该库，您可以生成那些张量依赖断言，这将帮助您在以后的所有执行中进行调试。...在张量依赖阶段有问题时，您会知道所有涉及的张量都具有正确的形状。当张量方程式有问题时，您就会知道依赖关系结构是正确的。简而言之，您可以更好地关注和定位每个问题。...可悲的是，我看到很多人都采用的模式是使用性能指标来进行调试。当他们的代码不学习时，他们将通过绘制损失函数来开始调试。这违反了性能原则之前的正确性，因此无法有效地发现错误。
我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。...具体地说，我们想创建一个管道，从The Elder Scrolls（TES）系列中获取名称，这些名称的种族和性别属性作为一个one-hot张量。...首先，当我们初始化NumbersDataset时，我们立即创建一个名为samples的列表，该列表将存储1到1000之间的所有数字。列表的名称是任意的，因此请随意使用您喜欢的名称。...取而代之的是，当我们遍历样本列表时，我们将希望它是张量类型，以牺牲一些速度来节省内存。在以下各节中，我将解释它的用处。 ?...为了说明此问题，请考虑以下情况：当我们将“ John”和“ Steven”之类的名称堆叠在一起形成一个单一的独热矩阵时。'
__repr__ 方法是一个用于返回对象可打印字符串表示的标准方法。当我们尝试打印或显示一个 Torch 张量时，Python 默认会调用 __repr__ 方法来获取张量对象的表示。...当我们在深度学习任务中使用 PyTorch 时，可以遇到需要自定义 __repr__ 方法的情况，特别是当我们有一些自定义的张量类或模型类时。...这对于调试和代码开发非常有帮助，特别是在处理大型神经网络时，可以更清楚地了解张量对象的属性。 当然，这只是一个示例，实际应用中我们可以根据自己的需要和场景进行更详细和适当的定制。...中的张量可以与计算图一起使用，计算图是在深度学习中用于自动求导和反向传播的重要概念。...通过使用张量、操作和自动求导，我们可以定义复杂的计算图，计算梯度并进行模型训练。
然后，我们将讨论张量。 张量听起来像是一个数学词，的确是，但是作为一名程序员，您已经看到了多维数组，因此您实际上已经在使用张量，我将向您展示其等效性。 之后，我们将图像转换为张量。...您可以想象的最基本的张量是一个张量，在编程语言中该张量仅称为数组。 它只是一个打包在一起的有序数字序列。 接下来是两个张量。...好吧，我们经常将这种数据类型用于源数据，特别是对于像前一个图像一样的黑白图像。 当我们将其转换为实际的机器学习格式时，我们将使用浮点数。 将图像转换为张量 在上一节中，我们了解了张量是什么。...好吧，真正的原因是机器学习从根本上讲是一个数学优化问题，当我们使用浮点数时，计算机正在尝试优化一系列数学关系以找到可以预测输出的学习函数。...它实际上是由 e 构成的一个指数和一个比率。 现在，好消息是您实际上不必编写在这里看到的数学代码，因为当我们想在 Keras 中使用sigmoid时，我们只需使用名称sigmoid来引用它即可。
现在，让我们看看如何使用一批图像来完成此操作。我们将使用数据加载器来获取批处理，然后，在将批处理传递到网络之后，我们将解释输出。 传递一个 batch的图像到网络 首先，回顾一下上一节的代码设置。...我们将使用复数形式命名变量，因为当我们在数据加载器迭代器上调用next时，我们知道数据加载器会返回一批10张图片。...在上一节中，当我们从训练集中提取单个图像时，我们不得不unsqueeze() 张量以添加另一个维度，该维度将有效地将单例图像转换为一个大小为1的batch。...一旦有了这个具有最大值的索引张量，就可以将其与标签张量进行比较。...我们可以将最后一个调用包装到名为get_num_correct() 的函数中，该函数接受预测和标签，并使用item（）方法返回Python数目的正确预测。
需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？...你希望框架具有监控功能吗？出现问题时能够 fallback 吗？ ? 初步的分析是有必要的，那么下一步该做什么？...当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储，这正是我想要的。...举例来说，可以将任意一张RGB彩色图片表示成一个三阶张量，三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。...这是因为即使在高级语言中最简单的操作也比在低级语言中完成时花费更多的时间（CPU周期）。 在这些情况下，我们可以采取两种不同的方法。 第一个是来自编译器的另一个类推。
概述 从出道起，我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码，这有助于我清楚地理解主题（或技巧）。当我们刚开始学习数据科学时，这种方法尤为有用。...尝试从无到有地实现一个神经网络，你将会明白很多有趣的事情。但是当需要为现实世界的数据集构建深度学习模型时，这还是一个不错的主意吗？如果你需要几天或几周的时间来建立起模型，这是完全不可能的。...你习惯使用Python吗？如果是，那么可以立即连接到Keras。这是一个开启你的深度学习之旅的完美的框架。...可以将Keras中的模型大致分为两类： 1. 序列化 模型的层是按顺序定义的。这意味着当我们训练深度学习模型时，这些层次是按顺序实现的。...我是PyTorch的拥护者，在我所研究过的框架中，PyTorch最富灵活性。 PyTorch是Torch深度学习框架的一个接口，可用于建立深度神经网络和执行张量计算。
我将相同的 t-SNE 技术应用于图像表示（在图说解码器的第一步中作为输入的 300 维度的张量）。 可视化 这些点是不同图像的表示(我没有使用全部的 8K 图像，只使用了大约 100 张图像样本)。...这意味着我们可以使用余弦相似度的方法来构建一个按图像搜索的功能，如下所示： 步骤 1：获取数据库或目标文件夹中的所有图像，并存储它们的表示（表示由图像解码器给出）； 步骤 2：当用户希望搜索与已有图像最相似的图像时...注意，这张图片是我自己的，而我们使用的模型此前从未见过这张图片。当我查询类似的图像时，网络从Flickr8K 数据集中输出如下图像: ? 是不是很像？我没想到该模型会有这么好的表现，但它确实做到了！...搜索「一个微笑的男孩」： ? 最后，当我搜索： ? 前两个结果是： ? 以及 ? 这可真是让人大开眼界，不是吗？...这就好比是由一个随机的起点来生成一个与用户提供的图说匹配的 300 维图像表示一样，但是你可以更进一步，从零开始为用户提供的图说生成一个图像吗? 这比本文中的操作要难 10 倍，但我感觉这是可行的。
你是中级 PyTorch 程序员吗？你是否遵循官方文档的最佳实践指南？你对哪些应该坚持，哪些可以放弃而不会搞出问题有自己的经验和看法吗？...当我们调用一个方法时，它通常不在 __dict__ 中（其实也可以，但改动会比较复杂）。...当反序列化模型时(我使用的模型的作者没有遵循最佳实践建议) ，Python 将通过查找 __class__ 的类型并将其与反序列化__dict__组合来构造一个对象。...这意味着，当我们调用模块时，我们使用了新的forward 但是得到了原作者的__init__ 准备的__dict__ 和后续的训练，而没有我们修改过的 __init__ 添加的新属性add。...但是如果你愿意的话，你可以轻松地序列化所有参数以及状态字典——只需将它们粘贴到一个联合字典中。 但是不序列化模块本身还有其他优点: 显而易见的是，我们可以使用状态字典。
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