PyTorch mat1和mat2形状不能相乘 - 腾讯云开发者社区

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我的Python分析成长之路8

矩阵也是二维的　　　　使用mat、matrix、bmat函数构建矩阵和矩阵的操作 mat1 = np.mat("1 2 3;2 3 4;3 4 5") print("使用mat创建的矩阵:",mat1...) mat2 = np.matrix([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]]) print("使用matrix创建的矩阵:",mat2) mat3 = np.bmat("mat1;mat2"...) print("使用bmat创建的矩阵:",mat3) mat4 = mat1*3 print("矩阵与数相乘:",mat4) mat5 = mat1+mat2 print("矩阵相加结果:",mat5...) mat6 = mat2 - mat1 print("矩阵相减结果:",mat6) mat7 = mat1 * mat2 #等价于mat1@mat2 print("矩阵与矩阵相乘:",mat7)...#相当于求内积 mat8 = np.multiply(mat1,mat2) print("矩阵对应元素相乘:",mat8) print("矩阵的转置：",mat1.T) #相当于mat1.T print

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

import numpy as np npy = np.random.rand(2, 3) describe(torch.from_numpy(npy)) 我们不能用张量做什么？...mat1 = np.random.randn(3,2) mat1 = torch.from_numpy(mat1).to(torch.float32) describe(torch.mm(x, mat1...=torch.randn(2,3) ----> 3 describe(torch.mm(x, mat1)) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be...即使矩阵的顺序相同，它仍然不会自动与另一个矩阵的转置相乘，用户必须手动定义它。为了在反向传播时计算导数，必须能够有效地执行矩阵乘法，这就是 torch.mm () 出现的地方。...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

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机器学习的数学之 python 矩阵运算

mat1 # 1 行 2 列的矩阵（也称 1 * 2 矩阵） # ==> [[1 3]] print mat2 = np.array([[1, 3], [3, 4]...]) mat2 = np.mat(mat2) print mat2 # 2 * 2 矩阵 # ==> [[1 3] # ==> [3 4]] # 获取矩阵的大小...矩阵加法、减法、数量乘法规则如下：（和向量的运算规则一样） -A = （-1）A A - B = A + （-B） 2A + 3B = （2A）+ （3B）比如下面展示下矩阵与矩阵相乘、矩阵求逆、转置矩阵及每行或每列求和的运算...-*- coding: utf-8 -*- # 导入 numpy 函数，以 np 开头 import numpy as np if __name__ == '__main__': # 矩阵相乘...mat1 = np.mat([1, 3]) mat2 = np.mat([[3], [4]]) mat3 = mat1 * mat2 print mat3 #

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Numpy中的矩阵运算

先创建一个长度为12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1] list1_to_mat = np.mat(list1) # 列表先转成矩阵 mat1...= list1_to_mat.reshape(4,3) # 重塑 print(mat1) # 求上面矩阵的转置矩阵和逆矩阵 mat_transpose = mat1.T mat_inv = mat1....I # 再定义一个3行4列的数组转成矩阵，和上面矩阵相乘 array1 = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[3,2,1,0]]) mat2 = np.mat(array1)...print(mat2) print(mat2*mat1) # 或者你可以用 np.dot()以及 np.multiply() 要注意：numpy 的数组和 python 的列表是有区别的，比如：列表...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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【PyTorch入门】张量的介绍及常用函数和数据基础【一】

近年来，pytorch更是备受喜爱，使用pytorch进行深度学习开发和研究已经成为主流。...张量的基本属性每个张量都有几个关键的属性：形状 (Shape)：张量的维度（即每一维的大小）。可以通过 .shape 或 .size() 获取。...元素级乘除 product_tensor = tensor1 * tensor2 # 乘法 div_tensor = tensor1 / tensor2 # 除法矩阵乘法使用torch.matmul(mat1..., mat2) mat1 = torch.randn(2, 3) mat2 = torch.randn(3, 4) result = torch.matmul(mat1, mat2) # 矩阵乘法转置和改变形状...y.backward() 计算 y 关于所有要求梯度的张量（在这个例子中是 w 和 x）的梯度。这个操作会触发 PyTorch 自动微分引擎来根据计算图中的操作计算梯度。

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线性混合模型系列二：模型假定

直和（Direct sum）和直积（Direct product）是混合线性模型中经常用到的概念，下面用具体例子介绍直积和直和是如何通过R语言计算的。...比如下图中，D为22的矩阵，F为22的矩阵，那么直和就是讲D和F作为对角线，非对角线为0，构成一个44的矩阵。直积D的每个元素分别和F矩阵相乘，得到44的矩阵。 ?...对于直和，我们构建了一个函数，可以将两个矩阵变成直和的结果。...direct_summat1,mat2){ r1 mat1)[1];c1mat1)[2] r2 mat2)[1];c2mat2)[2] rbind(cbind(mat1,matrix(0,r1,c2)),cbind(matrix(0,r2,c1),mat2)) } direct_product <- kronecker

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R语言基础教程——第3章：数据结构——矩阵

用以指定行和列的维数，dimnames包含了可选的、以字符型向量表示的行名和列名。...= mat*c(1:4) #如果需要保留矩阵运算之后的矩阵，需要额外命名> mat1 a b c de 1 2 3 4f 10 12 14 16g 27 30 33 36h 52 56...60 64> mat*c(1:16) #按列进行对应元素相乘 a b c de 1 10 27 52f 10 36 70 112g 27 70 121 180h 52 112...矩阵运算-矩阵间运算 > t(mat) #求矩阵转置 e f g ha 1 5 9 13b 2 6 10 14c 3 7 11 15d 4 8 12 16> mat%*%mat #矩阵与矩阵相乘...= matrix(rnorm(16),nrow = 4) #rnorm表示在R中生成标准正态分布(normolisation)的随机数> mat3 = solve(mat2) #求逆> mat2%*%

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EnrichedHeatmap--对富集结果进行热图可视化！

promoters(genes, upstream = 0, downstream = 1) tss[1:5] 与其他工具类似，可视化的任务分为两个步骤：可视化的流程分为两部分，通过归一化为矩阵来获得基因组信号和目标之间的关联...，和通过热图可视化矩阵。...background = NA) meth_col_fun = colorRamp2(c(0, 0.5, 1), c("blue", "white", "red")) EnrichedHeatmap(mat2...(enrich = anno_enriched(axis_param = list(side = "left")))) + EnrichedHeatmap(mat2, col = meth_col_fun...split = partition, annotation_legend_list = list(lgd), ht_gap = unit(c(2, 8, 8), "mm")) 分别可视化正信号和负信号

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生信代码：差异分析（TCGAbiolinks包）

此外，还会顺带讲两个进行富集分析和聚类分析的函数。...Data_DEGs mat1 = mat1, mat2 = mat2,...接下来我们来详细讲解一下 TCGAanalyze_DEA 函数的参数：用法： TCGAanalyze_DEA(mat1, mat2, metadata = TRUE, Cond1type, Cond2type...表达矩阵，行是基因，列是样本（如正常组织的表达矩阵） mat2 表达矩阵，行是基因，列是样本（如肿瘤组织的表达矩阵） metadata 添加 metadata Cond1type mat1中样品的分组信息...和 mat2，此参数不用设置 contrast.formula 自主设置系数和对比度 Condtypes MAT中的样本分组富集分析 02 # 设置logFC，挑选表达有差异的基因进行富集分析 Data_DEGs_high_expr

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SLAM初探：Eigen库简单使用

分别表示单精度和整型数据类型。...算术操作传统的数学运算矩阵/向量乘法： col2 = mat1 * col1; //矩阵x列向量 row2 = row1 * mat1; // 行向量x矩阵 row1 *= mat1; mat3...= mat1 * mat2; mat3 *= mat1; 矩阵/向量加法/减法： mat3 = mat1 + mat2; mat3 += mat1; mat3 = mat1 - mat2; mat3...-= mat1; 标量加法/减法： mat3 = mat1 * s1; mat3 = s1 * mat1; mat3 *= s1; mat3 = mat1 / s1; mat3 /= s1; 逐元素的操作...; mat3 = mat1.cwise() mat2; mat3 = mat1.cwise() > mat2; //等三角余弦 sin(), cos()等。

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numpy.dot()和x.dot(y)函数介绍和示例

参考链接：示例说明Python2.x和Python3.x之间的重要区别 numpy.dot()和x.dot(y)函数介绍和示例释义：numpy.dot() 和 x.dot(y) 为矩阵乘法计算。 ...示例1： import numpy as np mat1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) mat2 = np.array([[...1, 2], [1, 2], [1, 2] ]) np.dot(mat1, mat2) ...# numpy.dot() array([[ 6, 12], [15, 30]]) 示例2： mat1.dot(mat2) # x.dot(y) array([[

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深度学习基础：1.张量的基本操作

empty 根据指定形状，填充指定数值full 张量（Tensor）和其他相关类型之间的转化方法张量转化为数组numpy 张量转化为列表tolist 张量转化为数值item 张量的拷贝张量的浅拷贝...对角矩阵diag 略有特殊的是，在PyTorch中，需要利用一维张量去创建对角矩阵。...堆叠函数：stack 和拼接不同，堆叠不是将元素拆分重装，而是简单的将各参与堆叠的对象分装到一个更高维度的张量里，参与堆叠的张量必须形状完全相同。...., 1.]]) t21的形状是（1， 4），和t2的形状（3， 4）在第一个分量上取值不同，但该分量上t21取值为1，因此可以广播，也就可以进行计算 t21 + t2 tensor([[1., 1.,...addmm函数结构：addmm(input, mat1, mat2, beta=1, alpha=1) 输出结果：beta * input + alpha * (mat1 * mat2) t1 tensor

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OpenCV源码系列|图像HDR-1

过度，正常和弱曝光图像成一张清晰图像。...photo.hpp" using namespace cv; char highpicName[20]; char normalpicName[20]; char lowpicName[20]; Mat mat1..., lowHeight; IplImage src1, src2, src3, dst_src, tmp_src; double weight=0.5; //核心 //根据就是权重，把过曝和欠曝图片合成到...memcpy(normalpicName, argv[2], sizeof(argv[2])); memcpy(lowpicName, argv[3], sizeof(argv[3])); mat1..., mat2, mat3); imshow("normal", mat2); imshow("HDR", dst_mat); imwrite("HDR.jpg", dst_mat);

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R语言的数据结构与转换

1.3.2 相乘：%*% 矩阵乘法中要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，其运算符为 %*%。...先创建两个矩阵： mat1 <- matrix(1:6, nrow = 3) mat1 mat2 <- matrix(5:10, nrow = 2) mat2 # 函数dim( )可以得到矩阵的维数，即行数和列数...dim(mat1) # 32 dim(mat2) # 23 mat1 %*% mat2 1.3.3 转置：t( ) 矩阵的转置运算就是把矩阵的行和列互换。...例如，求矩阵 mat1 的转置矩阵： t(mat1) 1.3.4 行列式和逆矩阵：det( )、solve( ) 求方阵的行列式和逆矩阵分别可以使用函数 det( ) 和函数 solve( ) 实现，例如...) colSums(mat1) rowMeans(mat1) colMeans(mat1) 1.4 数组通常所说的数组（array）指的是多维数组，它与矩阵类似，但是维数大于 2。

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关于cv::imread读取图片类型的初探

关于cv::imread读取图片类型的初探问题来源环境首先生成单通道和三通道的png图片 cv::imread函数及其参数不同参数读取rgb图像不同参数读取单通道图片遇到的一些情况问题来源...环境 Ubuntu16 Opencv 4.0.0 首先生成单通道和三通道的png图片 #include #include #include...)); cv::imshow("mat1",mat1); cv::Mat mat2(480,480,CV_8UC1,cv::Scalar(128)); cv::imshow("mat2",mat2...); cv::imwrite("mat1.png",mat1); cv::imwrite("mat2.png",mat2); cv::waitKey(0); return 1; } 两张图片，一张三通道图片有颜色...文件大小分别为2.3KB和1.3KB。

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OpenCV+TensorFlow 人工智能图像处理 (1)

它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 3....，颜色处理 ml：非常重要机器学习模块 objdetect：物体检测 photo：非常重要图片处理，如，图片修复，去噪 shape：形状...sess: # print(sess.run(mat0)) # print(sess.run(mat1)) # print(sess.run(mat2)) print(...]) mat2 = tf.zeros_like(mat1) mat3 = tf.linspace(0.0, 2.0, 11) mat4 = tf.random_uniform([2, 3], -1, 2

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MIC: 最大信息系数计算OTU与环境因子相关性

和每个环境因子显著相关（MIC>0.4）的OTU占所有OTU数量及丰度的比例。 MIC是专为快速探索多维数据集而设计的双变量相关性度量。...MIC是基于最大信息量的非参数探索(maximal information-based nonparametric exploration, MINE)统计的一部分，可以用来识别和描述数据集中的重要关系...row.names=1) env = read.table("env.factor.txt",sep="\t",header=T,row.names=1) otu = otu[rowSums(otu)>0,] mat1...= match(rownames(env),colnames(otu)) otu = otu[,mat1] mat2 = match(colnames(otu),rownames(env)) env...= env[mat2,] mic = c() for (i in 1:nrow(otu)){ res = c() for (j in 1:ncol(env)){ res = c(

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如何对图像进行卷积操作

2、卷积操作：卷积核与原图对应位置相乘再求和；然后将所求和放在被卷积操作的图中心位置。...uchar>(i, j) = temp;//为结果矩阵对应位置赋值 } } //边界不进行修改 for (int i = 0; i 和最后一行...inputImage.at((inputImageHeigh - 1), i); } for (int i = 0; i 和最后一列...,Mat mat2) //两个矩阵平方求和再开方 { int temp1 = 0; int temp2 = 0; for (int i = 0; i mat2); newImage2 = image + newImage2;//锐化图像=原图像+加重的边缘 //sobel算子边缘检测模板 Mat mat3 = (Mat_<float

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

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。如果你还没看过那些帖子，我强烈建议你去看看。我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。...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。...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。...这为我们提供了以下张量形状：[1，1，28，28]。现在，假设此图像传递到我们的CNN并通过第一个卷积层。发生这种情况时，卷积操作将改变张量的形状和基础数据。...总结现在我们应该很好地理解了CNN输入张量的整体形状，以及阶、轴和形状的概念是如何应用。当我们开始构建CNN时，我们将在以后的文章中加深对这些概念的理解。在那之前，我们下期再见!

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Pandas，让Python像R一样处理数据，但快

'FPKM':[mat1, mat2, ...]}...= TPM_mat[1] mat2 = mat2[mat2.index.isin(_idL)] mat2 ENCFF262OBL gene_id ENSG00000000003.14 17.13...1.03 17.13 ENSG00000000419.12 1.45 18.86 pd.merge(mat1, mat2, left_index=True, right_index=True, how...pd.concat([mat1, mat2], axis=1) ENCFF289HGQ ENCFF262OBL ENSG00000000003.14 1.03 17.13 ENSG00000000005.5...'FPKM':[mat1, mat2, ...]}

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