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把变量变成一个火炬张量。后张量为空/没有元素

将变量转换为火炬张量是指使用PyTorch库中的torch.Tensor()函数将变量转换为火炬张量（Torch Tensor）。火炬张量是PyTorch库中的核心数据结构，类似于多维数组，可以在GPU上进行高效的数值计算。

火炬张量的优势包括：

强大的数值计算能力：火炬张量支持各种数值计算操作，如加法、减法、乘法、除法、矩阵乘法等，可以进行高效的数值计算。
自动求导：火炬张量支持自动求导功能，可以方便地进行梯度计算和反向传播，用于深度学习模型的训练。
GPU加速：火炬张量可以在GPU上进行计算，利用GPU的并行计算能力加速模型训练和推理过程。
丰富的函数库：PyTorch提供了丰富的函数库和模块，可以方便地进行模型构建、优化算法实现等。

应用场景：火炬张量广泛应用于深度学习和机器学习领域，特别适用于构建和训练神经网络模型。它可以用于图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理等各种机器学习任务。

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tf.compat

.): 使用来自分区的索引将数据分区为num_partition张量。dynamic_stitch(...): 把数据张量的值交错成一个张量。...把张量变成张量。placeholder(...): 为一个张量插入一个占位符，该张量总是被填充。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims:如果为真，则保留长度为1的缩减维度。name:操作的名称(可选)。....): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。sparse_transpose(...): 转置一个SparseTensor。split(...): 把张量分解成子张量。

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讲解RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions

举个例子，假设你有一个空的张量（也就是没有元素的张量），并尝试从中选择一个元素，那么就会触发这个错误。...具体来说，当我们尝试从一个空的张量中选择一个元素，即从一个没有维度的张量中选择特定的维度（通常是 0 维度），就会导致这个错误的出现。...如果张量为空，也就是没有任何元素，那么它的维度将为 torch.Size([]) 或 (0,)。我们可以在操作之前执行一个维度检查，确保张量不是空的。...if 判断条件来检查张量是否为空。...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。

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目前深度学习最强框架——PyTorch

PyTorch 由4个主要包装组成：火炬：类似于Numpy的通用数组库，可以在将张量类型转换为（torch.cuda.TensorFloat）并在GPU上进行计算。...从下面的代码中，我们可以发现，PyTorch提供的这个包的功能可以将我们常用的二维数组变成GPU可以处理的三维数组。这极大的提高了GPU的利用效率，提升了计算速度。...那么我们在这个节点上所做的所有操作都将被定义为边，它们将是计算图中新的节点。...变量（））在定义计算图之后，我们可以使用单个命令（loss.backward （））来计算图中所有节点的损耗梯度。...定义自定义层时，需要实现2 个功能： _ init_函数必须始终被继承，然后层的所有参数必须在这里定义为类变量（self.x ）正向函数是我们通过层传递输入的函数，使用参数对输入进行操作并返回输出。

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动手学DL——深度学习预备知识随笔【深度学习】【PyTorch】

，张量形状都是（4，9），所以二维有两种写法，但再加一层括号，形状就变成了(1,4,9)三维，判断维数技巧：最外面的括号去掉开始数，比如： a = torch.ones((((((4,9))))))...每一个元素/sum，维度同但形状不同，广播，维度同形状也同，可以执行。...dummy_na=True参数表示要在创建虚拟变量时包含对缺失值的处理【把NaN也视为一类情况】。...* x[i] u = y.detach() #用于将张量 y 从计算图中分离出来，并且将其梯度信息置为无。...通过将张量分离并赋给一个新的变量，在接下来的计算过程中使用这个新变量 u，而且它的梯度会被忽略，从而实现参数冻结或临时截断梯度流的目的。

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从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

1.4 tf.multiply 此函数是：两个矩阵中对应元素各自相乘，即逐元素操作。逐元素操作是指把x中的每一个元素与y中的每一个元素逐个地进行运算。就是哈达玛积。...相乘后，除后两维之外的维度不变，后两维变成（i，k），如（…，i，j）*（…，j，k）= （…，i，k），对应本例相乘结果是（2，2，2）。...4.1 目的广播的目的是将两个不同形状的张量变成两个形状相同的张量： TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。...：两个张量的 trailing dimension（从后往前算起的维度）的轴长相等；或其中一个的长度为1；即，如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度) 的轴长度相符或其中一方的长度为1，...第一个张量将会变成shape=[2,2]，其值为[[1, 1], [2, 2]]。）

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Automatic differentiation package - torch.autograd

对于标量张量或不需要grad的张量，不能指定任何值。如果一个None值对所有grad_tensors都是可接受的，那么这个参数是可选的。默认值:没有。...Variable (deprecated)Warning变量API已经被弃用:变量不再需要与张量一起使用autograd。Autograd自动支持requires_grad设置为True的张量。...请在下面找到一个快速指南，了解发生了什么变化:变量(张量)和变量(张量，requires_grad)仍然按预期工作，但是它们返回的是张量而不是变量。var.data和张量。data是一回事。...如果张量是非标量的(即它的数据有多个元素)，并且需要梯度，那么函数还需要指定梯度。它应该是一个匹配类型和位置的张量，包含微分函数w.r.t. self的梯度。...detach_()将张量从生成它的图中分离出来，使它成为一片叶子。视图不能在适当位置分离。grad这个属性在默认情况下是None，并且在第一次调用reverse()为self计算梯度时变成一个张量。

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PyTorch1: 张量的性质

0维张量是一个标量（scalar）； 1维张量是一个矢量（vector）； 2维张量是一个矩阵（matrix）； 3维以上的张量并没有通俗的表示方式。...比如把一个值为1的 32 位整数张量赋给变量a，可以在生成时一步到位， a = torch.tensor(1, dtype=torch.int32) 也可以先生成a的张量，然后再改变它的数据类型。...() ---- 所谓降维，就是消去元素个数为 1 的维度。...若没有指定维度，则消去所有长度为 1 的维度。...张量的复制与原地修改 ---- 因为张量本质上是连续内存地址的索引，我们把一段内存赋值给一个变量，再赋值给另一个变量后，修改一个变量中的索引往往会改变另一个变量的相同索引： >>> a = torch.tensor

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解决only one element tensors can be converted to Python scalars

但是，如果张量中有多个元素或者是一个空的张量，那么调用item()方法会抛出以上错误。...item()方法可以将只有一个元素的张量转换为Python标量。但是，如果张量中有多个元素或者是一个空的张量，那么调用item()方法会抛出以上错误。...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。...但是需要注意，这个错误会在张量中有多个元素或者为空的情况下发生，因此我们需要根据实际情况进行处理。item()是PyTorch中Tensor对象的一个方法。...它用于将只包含一个元素的张量转换为Python标量。语法pythonCopy codeitem()参数item()方法没有接收任何参数。

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tf.sparse

1、类class SparseTensor：表示一个稀疏张量。张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。...例如，给定指标=[[1,3]，[2,4]]，参数值=[18,3.6]指定稀疏张量的元素[1,3]取值为18，张量的元素[2,4]取值为3.6。...3、__div____div__( sp_x, y)分量方向上把稀疏张量除以稠密张量。限制:此Op只向稀疏端广播稠密端，而不向相反方向广播。参数：sp_indices: int64型张量。...session:(可选)用来计算这个稀疏张量的过程。如果没有，则使用默认会话。返回值：一个SparseTensorValue对象。....): 计算稀疏张量维上元素的最大值。reduce_sum(...): 计算稀疏张量各维元素的和。reorder(...): 将稀疏张量重新排序为正则的行主顺序。

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Win10+Python3.6下Pytorch安装(基于conda或pip)

Pytroch简介 Pytorch是Facebook的AI研究团队发布了一个Python工具包，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程.Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor...作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。...Pytorch特点及优势 2.1 Pytorch特点 PyTorch提供了运行在GPU / CPU之上，基础的张量操作库; 可以内置的神经网络库; 提供模型训练功能; 支持共享内存的多进程并发（multiprocessing...）库等; 2.2 Pytorch特点处于机器学习第一大语言Python的生态圈之中，使得开发者能使用广大的Python库和软件;如NumPy，SciPy和Cython（为了速度把Python编译成C语言...不需要从头重新构建整个网络，这是由于PyTorch采用了动态计算图（动态计算图）结构，而不是大多数开源框架（ TensorFlow，Caffe，CNTK，Theano等）采用的静态计算图; 提供工具包，如火炬

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PyTorch入门笔记-判断张量是否连续

下图为一个形状为 (2\times 3) 的 2D 张量，为了方便将其命名为 A。...交换维度的操作能够将连续存储的张量转变成不连续存储的张量。...在 PyTorch 中对于张量是否连续有一个等式。nD 张量，对于任意一个维度 i (i = 0, ......[22ty9ldd6p.gif] 在 PyTorch 中，使用维度变换的操作能够将连续存储的张量转变成不连续存储的张量，接下来使用等式判断交换维度后的张量 A 是否还是连续存储的张量？...在 PyTorch 中交换维度的操作并没有改变其实际的存储，换句话说，交换维度后的张量与原始张量共享同一块内存，因此交换维度后的张量 A^T 底层存储和原始张量 A 都是相同的一维数组。

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【深度学习 | Keras】Keras操作工具类大全，确定不来看看？

输出：形状与输入相同的张量，其每个元素都是输入张量对应元素的乘积。该层可以用于许多不同的场景，例如：将一个张量乘以另一个张量，用于实现元素级别的加权或缩放。...需要注意的是，由于 multiply 层并没有任何可训练的参数，因此它不会对输入进行任何修改或转换，只是对输入进行逐元素乘积运算。...参数详解 layers.Permute层没有特定的参数，只有一个输入参数dims，它指定要进行排列的维度顺序。dims是一个整数列表，用于指定输入张量的新维度顺序。...input_data变量作为输入张量，并使用layers.RepeatVector将其重复10次。...例如，输入形状为 (batch_size, a, b, c) 的张量，经过 Flatten 层处理后，输出形状为 (batch_size, a * b * c) 的一维张量。

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深度学习基础：1.张量的基本操作

张量类型的隐式转化创建张量时，同时包含整数和浮点数，张量类型会变成浮点数；同时包含布尔型和整数型，张量类型会变成整数型。...该类型张量只包含一个元素，但又不是单独一个数。将零维张量视为拥有张量属性的单独一个数。例如，张量可以存在GPU上，但Python原生的数值型对象不行，但零维张量可以，尽管是零维。...t1[: 8: 2] # 从第一个元素开始索引到第9个元素（不包含），并且每隔两个数取一个 tensor([1, 3, 5, 7]) 二维张量索引二维张量的索引逻辑和一维张量的索引逻辑基本相同...tensor([1, 3]) 注：“:“左右两边为空代表全取。...Λ矩阵的对角线元素值，并按照又大到小依次排列，eigenvectors表示A矩阵分解后的Q矩阵. torch.svd函数：奇异值分解（SVD）奇异值分解（SVD）来源于代数学中的矩阵分解问题，对于一个方阵来说

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PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

y 的第一个元素为 0，而在 x 和 y 进行除法运算时，y 中的 0 作为了除数。...），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； import torch x = torch.ones(2...print(y) # 张量y没有改变 # tensor([[0, 1], # [2, 3]]) y = y.float() print(y.mul_(x)) # tensor([[0....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。...比如张量 y 为 torch.int64，x * y 后的张量为 torch.float32 类型，将 torch.float32 类型的张量赋值给 torch.int64 的张量 y，程序会抛出错误；

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卷积神经网络(CNN)模型结构

最终的卷积过程和上面的2维矩阵类似，上面是矩阵的卷积，即两个矩阵对应位置的元素相乘后相加。这里是张量的卷积，即两个张量的3个子矩阵卷积后，再把卷积的结果相加后再加上偏倚b。　　　　...对于卷积后的输出，一般会通过ReLU激活函数，将输出的张量中的小于0的位置对应的元素值都变为0。 4....假如是2x2的池化，那么就将子矩阵的每2x2个元素变成一个元素，如果是3x3的池化，那么就将子矩阵的每3x3个元素变成一个元素，这样输入矩阵的维度就变小了。　　　　...要想将输入子矩阵的每nxn个元素变成一个元素，那么需要一个池化标准。常见的池化标准有2个，MAX或者是Average。即取对应区域的最大值或者平均值作为池化后的元素值。　　　　...最终，我们的输入4x4的矩阵在池化后变成了2x2的矩阵。进行了压缩。 ? 5.

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【TS深度学习】时间卷积神经网络

由于每一层都有相同的输入和输出长度，所以只有输入和输出张量的第三维是不同的。在单变量情况下，input_size和output_size都等于1。...在更一般的多变量情况下，input_size和output_size可能不同。为了了解单个层如何将其输入转换为输出，让我们看一下批处理的一个元素(对批处理中的每个元素都进行相同的处理)。...在这种情况下，我们看到的是一维输入和输出张量。下图显示了输出张量的一个元素是如何计算的。 ? 我们可以看到，要计算输出的一个元素，我们需要查看输入的一系列长度为kernel_size的连续元素。...五个数据经过一次卷积，可以变成四个数据，但是每一个卷积后的数据都是基于两个原始数据得到的，所以说，目前卷积的视野域是2。...假设输入序列的右边没有填充，它所依赖的最后一个元素就是输入的最后一个元素。现在考虑输出序列中倒数第二个输出元素。

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【动手学深度学习】笔记一

(m,n) 创建一个全1的m行n列的张量 torch.zeros(m,n,dtype=张量类型) 创建一个符合张量类型的全0m行n列的张量 torch.eye(m,n) 生成一个m行n列的对角线为1，其他为...广播机制：先适当复制元素使这两个 Tensor形状相同后再按元素运算。...如果被计算对象是标量（只包含一个元素的数据），则不需要为backward()这个函数传入任何参数；否则，需要传入一个与被计算对象同形的Tensor 如果被计算对象为想部分追踪的，则可以通过.detach...None #因为x没有进行任何计算，所以grad_fn的值为None 加法计算和叶子节点叶子节点：如x这种直接创建的变量被称为叶子节点...，并可以通过变量名 .is_leaf 来判断是否为叶子节点 import torchx = torch.ones(2,2,requires_grad = True) #创建一个张量，将属性 .

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tf.Variable

给定一个复数张量x，这个操作返回一个类型为float32或float64的张量，这是x中每个元素的绝对值。x中所有的元素必须是复数形式?，绝对值为?。...name:要创建的操作的名称read_value:如果为真，将返回值为变量新值的值;if False将返回赋值op。返回：一个张量，它将在赋值完成后保留这个变量的新值。...返回值：一个张量，它将在散乘完成后保留这个变量的新值。...返回值：一个张量，它将在散射加法完成后保持这个变量的新值。...返回值：一个张量，它将在散差减法完成后保留这个变量的新值。

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张量 101

2 编程语言的向量很多编程语言把张量当成数据的容器 (container)。在计算机中最终处理的都是数值型数据，因此张量大多指一个装着数值类变量的容器。...X3 用 cat 把 X2 (3×3) 和另一个 3×3 按张量按第 3 维度上拼接起来 X4 用 repmat 把元素 5 复制一个形状为 [2, 3, 1, 4] 的张量 3 机器学习的张量 3.1...这样，每条推文都可以编码为 2 维张量形状 (280, 128)，比如一条 tweet 是 “I love python :)”，这句话映射到 ASCII 表变成： ?...5 张量运算 5.1 化繁为简深度学习中的神经网络本质就是张量运算，本节用最简单的神经网络 (没有隐藏层) 来列举所有类型的张量运算。 ?...具体做法，先适当复制元素使得这两个张量形状相同后再按元素操作，两个步骤：广播轴 (broadcast axes)：比对两个张量的维度，将形状小的张量的维度 (轴) 补齐复制元素：顺着补齐的轴，将形状小的张量里的元素复制

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详解神经网络算法所需最基础数据结构Tensor及其相关操作

3维张量就是元素为2维数组的一维数组，同理4维张量就是元素为3维张量的一维数组。...3维张量，这个张量包含3个元素，每个元素是一个2维张量，2维度张量含有两个元素（第二个2），每个元素是一维张量，每个一维张量含有两个（第三个2）常量。...在上面代码中，train_images是含有60000个2维张量的3维张量，代码把从第10个开始，到第100个2维张量抽取出来，形成一个3维张量。...那么作为relu操作后，x变为[1, 0, 0], 也就是把x中小于0的元素全部变成0，大于0则保持不变，我们用代码来实现relu操作： ?...如果是一个2维张量与一个1维张量做点乘时，有前提要求就是2维张量中的每个元素，也就是一维张量它元素的个数要与做点乘的1维度张量中元素的个数相同，例如： [ [1,2], [34]] \ [5,6] =

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