深度学习的基本使用（Pytorch） 深度学习框架 Pytorch 的安装数据操作学习创建张量了解张量的基本操作 数据预处理线性代数张量张量算法的基本性质 微分与求导 深度学习框架 Pytorch 的安装 在 pycharm 官网下载 pycharm 安装 在 anaconda 官网下载 anaconda3，并安装。（如
1.常用函数 强制tensor转换为该数据类型：tf.cast(张量名，dtype=数据类型)计算张量维度上元素的最小值：tf.reduce_min(张量名)计算张量维度上元素的最大值：tf.reduce_max(张量名) 2.理解axis 在一个二维张量或者数组中，可以通过调整axis等于0或者1控制执行维度。axis=0表示纵向操作
一、torch.cat() 添加链接描述 按照指定维度拼接张量 c=torch.cat((A,B),0)#按维度0拼接 c=torch.cat((A,B),1)#按维度1拼接 二、torch.view() 添加链接描述 x = torch.randn(4, 4) print(x.size()) y = x.view(16) print(y.size()) z = x.view(-1, 8) # -1表示该维度取决
1 初识PyTorch 1.1 张量 1.导入pytorch包 import torch 2.创建一个空的5x3张量 x = torch.empty(5, 3) print(x) 3.创建一个随机初始化的5x3张量 x = torch.rand(5, 3) print(x) 4.创建一个5x3的0张量，类型为long x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) print(x) 5.直
permute(parameter): permute中参数为张量的维度，将不同维度以不同的维度排列，得到一个新的张量，在深度学习中的主要作用是将特征值聚类。具体使用如下： 1. 首先定义一个四维张量 2. 使用permute函数将不同维度顺序转换
摘要 深度学习 环境搭建 实践环境：python3.7+PyTorch+Jupyter 将经常使用的类和函数等封装在d2l包中，d2l包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖 #@save import collections import hashlib import math import os import random import re import shutil import sys impo
文章目录 tensorflow的安装tensorflow结构分析图与会话OP张量 tensorflow的安装 tensorflow有1.x和2.x，CPU和GPU版本的 这里我安装的是tensorflow1.15.0CPU版本 步骤： 1.创建一个虚拟环境 打开cmd终端，输入命令： conda create -n pachong python==3.6.5 这条命令就创建了
1. 霍奇对偶算子，Hodge Dual operator (tensor -> vector) 符号：*（单目运算符） 使用：*t 返回：矢量 [ t.yz(), -t.xz(), t.xy() ] 2. 霍奇对偶算子，Hodge Dual operator (vector -> tensor) 符号：*（单目运算符） 使用：*v 返回：张量 [ 0, -v.z(), v.y(), v.z(), 0,
tf中张量的限幅 根据值限幅：根据具体的数值裁剪掉不符合设定范围内的数据 tf.clip_by_value(a,x,y) 将a中的值限定在x和y之间。也可通过tf.maximum()和tf.minimum()组合实现可用于产生relu函数等其它特定函数 2.根据范数限幅（一般指2范数）：将数据整体进行缩放tf.clip_by_norm(a,x
一、数据操作 张量表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）。具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）。具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。 首先使用arange创建一个张量。 通过shape属性来访问张量的形状。
Pytorch直接在GPU上创建张量报错：legacy constructor expects device type: cpubut device type: cuda was passed 一般的创建张量方法： torch.Tensor(x) # x可以是list或者np.array类型 但是这种创建方式默认是在把张量放在CPU（内存）中的。如果我们要使用GPU来训练模型，那么就还
一、入门 二、计算图的概念 三、张量的概念 四、张量的类型 五、操作
张量的概念(tensor) 张量可以理解为数组，一维张量与数学中的向量对应，二维张量与数学中的矩阵对应 张量的维度，也可以叫张量的轴，是从0开始的 创建张量 tensor = torch.arrange(num)创建一个0到num-1的行向量（一维张量），数值类型默认为浮点型 tensor.shape 可以返回张量的形状，比如一个张
来源：https://www.cnblogs.com/shixisheng/p/9460614.html 使用tf.Print()打印tensor内容，这是tensorflow中调试bug的一个手段，例子如下所示： import tensorflow as tf a = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)) a = tf.Print(a, [a], "a: ",summarize=9) ini
PyTorch会根据计算过程来自动生成动态图，然后可以根据动态图的创建过程进行反向传播，计算得到每个结点的梯度值。 为了能够记录张量的梯度，在创建张量的时候可以设置参数requires_grad = True，或者创建张量后调用requires_grad_()方法。 >>> x = torch.randn(2, 2, requires_grad =
函数参数前*表示参数为元组，表示接收若干个参数，转换成元组。 **表示参数为字典，表示接收若干个参数，转换为字典。就是函数中*args和**kwargs，接收若干个参数。 直接在列表 元组 字典变量名前面加*，表示会将其拆分为一个个的独立元素。 张量索引值第一位是0，数据结构位序第一位是
一、前言 1、空间不变性：我们使用的无论哪种方法都应该和物体的位置无关 局部性：神经网络的底层应该只探索输入图像中的局部区域，而不考虑图像远处区域的内容，这就是“局部性”原则 平移不变性：不管出现在图像中的哪个位置，神经网络的底层应该对相同的图像区域做类似的相应 2、卷积神
torch.cat 用于连接多个张量 当dim=0时张量按竖直方向连接，dim=1时按水平方向连接
自动微分的b站视频 学习的教程网址 问题解决方法的博客 符号微分 数值微分 自动微分（AD），包括前向自动微分和后向自动微分两种模式 上图的推导如下： v
为了支持给高维度张量加一个低维度偏置 从低维度开始匹配，增加高维度的维度 然后扩张 最后完成相加 可以有效节约内存的使用量
给定任何相同形状的任意两个张量，任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量 A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5, 4) B = A.clone() # 通过分配新内存，将A的一个副本分配给B A, A + B #输出结果 (tensor([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6.
TensorFlow 快速入坑 TensorFlow 是什么？TensorFlow的基础知识TensorFlow 特点TensorFlow的结构 TensorFlow 是什么？ TensorFlow 是Google 开发的第二代机器学习系统。 其原理为：以张量（Tensor)在计算图（Graph）上流动（Flow）的方式的实现和执行机器学习算法的框架。 TensorFlow
方法介绍 torch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状。 简单地说，view方法没有拷贝新的张量，没有开辟新内存，与原张量共享内存，只是重新定义了访问张量的规则，使得取出的张量按照我们希望的形状展现。 举例说，如下代码： t = torch.tensor([[0, 1, 2,
计算机视觉PyTorch实现（一） PyTorch基础模块 计算机视觉可以被广泛应用于多个现实领域中。如做图像基本处理、图像识别、图像分割、目标跟踪、图像分类、姿态估计等。在深度学习中人们开发了很多的学习框架，如Caffe、MXNet、Pytorch和TensorFlow等。这些框架可以极大简化了构建
torch 目录torch张量tensor的几种属性内置类型torch.type()type_as()设置默认类型类型转换创建tensor创建Tensor时指明数据类型获取数据类型转换数据类型torch.tensor(data)torch.from_numpy(ndarray)tensor.tolist()tensor.numpy()创建指定张量随机操作 张量 张量（Tensor）是线性代
