Matmul 函数 image.png image.png
Matmul 函数 torch.matmul(input, other, out = None) 函数对 input 和 other 两个张量进行矩阵相乘。...若 a 为 1D 张量，b 为 2D 张量，torch.matmul 函数： 首先，在 1D 张量 a 的前面插入一个长度为 1 的新维度变成 2D 张量； 然后，在满足第一个 2D 张量（矩阵）的列数...image.png 若 a 为 2D 张量，b 为 1D 张量，torch.matmul 函数： 首先，在 1D 张量 b 的后面插入一个长度为 1 的新维度变成 2D 张量； 然后，在满足第一个 2D...具体细节和 a 为 1D 张量，b 为 2D 张量的情况差不多，只不过，一个在 1D 张量的前面插入长度为 1 的新维度（a 为 1D 张量，b 为 2D 张量），另一个是在 1D 张量的后面插入长度为...1 的新维度（a 为 2D 张量，b 为 1D 张量）。
首先导入 PyTorch： ? 张量 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。我们用单个数字创建一个张量： ? 4. 是 4.0 的缩写。...我们可以用张量的.shape 属性来查看每个维度的长度。 ? 张量运算和梯度 我们可以将张量与常用的算数运算相结合。如下： ? 我们已经创建了 3 个张量：x、w 和 b。...y 相对于输入张量的导数被存储在对相应张量的.grad 属性中。 ? 如预期所料，dy/dw 的值与 x 相同（即 3），dy/db 的值为 1。...这些库包括： 用于画图、可视化的 Matplotlib 用于图像和视频处理的 OpenCV 用于文件 I/O 和数据分析的 Pandas PyTorch 并没有重新创造 wheel，而是与 Numpy...可以使用张量的.to_numpy 方法将 PyTorch 张量转化为 Numpy 数组。 ?
今天是该系列的第一篇， 我们直接从 Pytorch 最基础的开始，这部分首先会整理 Pytorch 中数据结构张量的概念和创建方法，然后整理张量的各种操作，最后通过前面所学玩一个简单的线性回归。...「文章大纲如下：」 张量的简介与创建（张量及各种创建方式）； 张量的基本操作（张量的切分，拼接，索引，变换，数学运算）； 玩一个简单的线性回归模型； 总结梳理。 思维导图如下： ?...在这里插入图片描述 2.张量的简介与创建 这部分内容介绍 pytorch 中的数据结构——Tensor，Tensor 是 PyTorch 中最基础的概念，其参与了整个运算过程，主要介绍张量的概念和属性，...在这里插入图片描述 Tensor 与 Variable 在 Pytorch 0.4.0 版本之后其实 Variable 已经并入 Tensor， 但是 Variable 这个数据类型的了解，对于理解张量来说很有帮助...input 表示要索引的张量，mask 表示与 input 同形状的布尔类型的张量。这种情况在选择符合某些特定条件的元素的时候非常好使」，注意这个是返回一维的张量。
向量范数、矩阵范数、与谱半径详解 【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...、核范数）与谱半径详解 4....一维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算...二维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....(tensor1, tensor2) print(result.shape) torch.mul：用于对两个张量进行逐元素相乘，即*运算符，会将两个张量的每个元素进行相乘。
标量（Scalar）: 是0阶张量，代表单一数值。 2. 向量（Vector）: 是1阶张量，即一维数组。 3. 矩阵（Matrix）: 是2阶张量，即二维数组。 4....高阶张量: 三维及以上维度的数组，如三维张量可以想象为一个立方体，每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。...- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...与 TensorFlow 相比，PyTorch 允许开发者以更直接的方式编写和调试模型，因为它支持即时（eager）执行。
学习目标 掌握张量基本运算 掌握阿达玛积、点积运算 掌握PyTorch指定运算设备 PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算....对于输入都是二维的张量相当于 mm 运算....: (3, 4, 5) # 第二个张量: (6, 4) # torch.mm 不可以相乘，而 matmul 则可以相乘 print(torch.matmul(torch.randn...对于输入都是二维的张量相当于 mm 运算....对于输入都是三维的张量相当于 bmm 运算 对数输入的 shape 不同的张量, 对应的最后几个维度必须符合矩阵运算规则 将变量移动到 GPU 设备的方法，例如: cuda 方法、直接在 GPU 上创建张量
三维实值向量空间（用 ℝ^3 表示）通常用于从数学角度表示我们对三维空间的现实世界概念。 ? 为了明确识别向量的必要成分，向量的第 i 个标量元素被写为 x [i]。...这些元素中可能包括二维图像中像素集强度的相关重要性或者金融工具的横截面的历史价格值。 Python 中定义向量和一些操作： ? ? 矩阵 矩阵是由数字组成的矩形阵列，是二阶张量的一个例子。...矩阵-标量相乘 用给定的标量乘以给定矩阵的所有元素。 ? 矩阵乘法 矩阵 A 与矩阵 B 相乘得到矩阵 C。 ? ? 矩阵转置 通过矩阵转置，你可以将行向量转换为列向量，反之亦然。...我们使用像 tensorflow 或 Pytorch 这样的 Python 库来声明张量，而不是用嵌套矩阵。 在 Pytorch 中定义一个简单的张量: ?...有关张量和 Pytorch 的更多文档请点击此处（https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html）。
例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1)的张量tensor1，我们想要将其与形状为(1, 1, 5)的张量tensor2相乘：pythonCopy codeimport torchtensor1 =...1, 5)result = tensor1 * tensor2print("result 的尺寸: ", result.size())在这个例子中，由于广播机制的作用，我们可以成功地对这两个不同尺寸的张量进行相乘操作...例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1, 1)的张量，我们希望将其与形状为(2, 3)的张量相加：pythonCopy codeimport torchtensor1 = torch.randn(2...然后，我们创建一个全连接层作为分类器，并将特征张量展平为二维形状。接下来，我们使用分类器计算预测的类别分数，并使用交叉熵损失函数计算损失。最后，我们打印出计算得到的损失。...二维张量的尺寸通常表示为(m, n)，其中m表示张量在行方向上的大小，n表示在列方向上的大小。类似地，三维张量的尺寸可以表示为(p, m, n)，其中p表示张量在第一个维度上的大小。
张量的拷贝 张量的浅拷贝 张量的深拷贝clone 张量的索引 张量的符号索引 一维张量索引 二维张量索引 三维张量索引 张量的函数索引 视图view 张量的分片函数 分块：chunk函数 拆分：split...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。...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...三维张量索引 在二维张量索引的基础上，三维张量拥有三个索引的维度。我们将三维张量视作矩阵组成的序列，则在实际索引过程中拥有三个维度，分别是索引矩阵、索引矩阵的行、索引矩阵的列。...张量的函数索引 在PyTorch中，我们还可以使用index_select函数，通过指定index来对张量进行索引。
PyTorch以其动态计算图、易于使用的API和强大的社区支持，成为科研人员、数据科学家及工程师的首选框架。它不仅简化了模型设计、训练与部署流程，还极大地提高了实验效率和创新能力。...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。...对于输入都是二维的张量相当于 mm 运算....对于输入都是三维的张量相当于 bmm 运算 对数输入的 shape 不同的张量, 对应的最后几个维度必须符合矩阵运算规则 import torch # 1....对于输入都是二维的张量相当于 mm 运算.
3D 张量可以被视为三维矩阵列表： 考虑 3D 张量的另一种方式是使用矩阵作为元素的向量。请注意，在本文中它们是用书法大写字母标注的。...因此，在此示例中，A 中的每个向量必须与 B 中的每个向量相乘，从而产生 16 个点积。...嗯，如前所述，二维的点积主要是将向量彼此相乘。在三维中，重点是按矩阵相乘，然后对这些矩阵中的每个向量执行点积。 上图应该有助于解释这一点。将两个 3D 张量视为矩阵向量可能会有所帮助。...-6], [ 1, 0]], [[ 1, 1], [ 6, -5], [ 8, -5]]]]) 点积 在四维中，张量乘法将具有与三维和二维中相同的要求...它还需要第一轴和第二轴与两个张量匹配： (c、z、m、n) x (c、z、n、r) = (c、z、m、r) 在三维空间中，进行矩阵乘法，然后进行向量之间的点积。
2 pytorch的基石--Tensor张量 要介绍Tensor这个数据类型，我觉得有必要扯一下数学。...如图，我们可以看出，矩阵是二维的，向量是一维的，标量是零维的。 那么张量（Tensor）是什么呢？呵呵呵呵！大家估计也能猜出来！是按照三维排列的一堆数字？ 是的。但是也不完全正确。...其实标量，向量，矩阵它们三个也是张量，标量是零维的张量，向量是一维的张量，矩阵是二维的张量。 ? 张量就是按照任意维排列的一堆数字的推广。如图所示，矩阵不过是三维张量下的一个二维切面。...要找到三维张量下的一个标量，需要三个维度的坐标来定位。 除此之外，张量还可以是四维的、五维的、。。。...6 Tensor与numpy的Array的相互转换 torch的tensor可以与numpy的array进行转换 1.tensor⇒array >>>b = a.numpy() #a为tensor ?
一、实验介绍 本文主要介绍了卷积运算及其Pytorch实现，包括一维卷积（窄卷积、宽卷积、等宽卷积）、二维卷积。...一维卷积的计算过程如下： 将卷积核与输入向量的第一个元素对齐，进行元素相乘并求和。这个求和结果将作为卷积操作的输出值的第一个元素。 将卷积核向右移动一个位置，再次进行相乘求和的操作。...d. pytorch实现 import torch import torch.nn.functional as F # 转换输入特征图和滤波器为张量 input_tensor = torch.tensor...在每个位置上，滤波器与输入数据的对应元素进行逐元素相乘，然后将所有乘积相加，得到输出的一个元素。通过滑动滤波器，我们可以在输入数据上执行卷积操作，并生成输出特征图。...c. pytorch实现 import torch import torch.nn as nn # 创建输入张量 input_tensor = torch.tensor([[1, 1, 1, 1, 1
、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学 【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch...安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别 1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘...注意： （1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。 ...name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。 ...0其实代表的第一维度，那么1代表第二维度，2代表第三维度。以此类推。
三维实数向量空间（）常用于表示现实世界中的三维空间 ? 。 为了明确地识别向量的分量（component），向量的第个标量元素被记为 ? 。...这些元素可以是二维图像中一组像素的强度的相关性或者是金融工具截面的历史价格值。...将给定的标量与给定矩阵中的所有元素相乘。...一般来说，我们使用像tensorflow或PyTorch这样的Python库来声明张量。...在PyTorch中定义一个简单的张量： import torch a = torch.Tensor([26]) print(type(a)) # <class 'torch.FloatTensor'
torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia 三、PyTorch数据结构 1、Tensor（张量） Tensor（张量）是PyTorch中用于表示多维数据的主要数据结构...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解 【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...、核范数）与谱半径详解 4....【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算） import
向量范数、矩阵范数、与谱半径详解 【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...一维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算...二维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....reshape_as 将张量重塑为与给定张量相同形状的张量。...permute import torch # 创建一个三维张量 x = torch.randn(2, 3, 4) # 按照指定顺序重新排列维度 y = x.permute(2, 0, 1) print
矩阵乘法 首先让我们地思考一下；我们只是想将每个 EV 与其相应的权重相乘。我们有 n 个房屋/示例，因此从逻辑上讲，我们应该将设计矩阵中的每一行与列向量 W 相乘。...为简洁起见，我们将考虑一个包含两个示例和三个解释变量的简单示例： 矩阵和列向量相乘将产生另一个列向量。 现在让我们考虑将两个矩阵相乘。不要忘记矩阵相乘，第一个矩阵的列数应该与第二个矩阵的行数相同。...现在已经知道如何将两个矩阵相乘。假设有多个列向量，相乘的过程与将矩阵与向量相乘的过程相同，但是我们要将得到的列向量并排堆叠成一个矩阵。...PyTorch 和张量 这里我们使用 PyTorch 并将它们用于矩阵乘法。PyTorch 是众所周知的深度学习库，张量（Tensor）起着至关重要的作用。...您可以将张量视为更高维的矩阵，而 PyTorch 允许我们高效地对它们执行数值运算。现在可能已经猜到了，矩阵和张量构成了深度学习的基础。
参考目录： 1 矩阵与标量 2 哈达玛积 3 矩阵乘法 4 幂与开方 5 对数运算 6 近似值运算 7 剪裁运算 这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。...加减乘除就不多说了，+-*/ 1 矩阵与标量 这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。...import torch a = torch.tensor([1,2]) print(a+1) >>> tensor([2, 3]) 2 哈达玛积 这个就是两个相同尺寸的张量相乘，然后对应元素的相乘就是这个哈达玛积...3 矩阵乘法 如果我们想实现线性代数中的矩阵相乘怎么办呢？...这是对二维矩阵而言的，假如参与运算的是一个多维张量，那么只有torch.matmul()可以使用。等等，多维张量怎么进行矩阵的惩罚？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
