广播机制

深度学习入门（二） 环境配置与预备知识

深度学习入门（二）预备知识与准备前言环境配置与预备知识一环境配置AnacondaJupyterPyTorch其他二数据操作2.1创建Tensor2.2操作算术操作索引改变形状线性代数2.3广播机制2.4
澪mio·2023-01-11 20:58

《动手学深度学习（Dive into Deeplearning）》（第二版）——第二章 _2.1 数据操作

《动手学深度学习（DiveintoDeeplearning）》（第二版）——第二章_2.1数据操作第二章预备知识§2.0开始§2.1数据操作2.1.1入门2.1.2运算2.1.3广播机制2.1.4索引和切片
def_Mark_Heng·2023-01-08 11:05

Python NumPy ndarray 数组的运算 广播 排序sort 去重unique 重复repeat

一、广播机制。二、数组运算。三、Numpy的计算速度。四、数组排序sort和argsort。五、重复repeat和title。六、去重unique。七、通用函数。一、广播机制。
正在学习中的李斌·2023-01-07 21:57

numpy reshape函数_数据处理利器NumPy初识（三）

今天我们看一下NumPy中对ndarray的数据运算和广播机制的相关内容。ndarray数据运算NumPy中ndarray的数据运算包括基本标量数据运算、向量矩阵内积计算
weixin_39675963·2023-01-07 15:16

从头开始学人工智能day03

现在是array合并操作了array纵向合并array横向合并array转置为矩阵矩阵横向合并矩阵纵向合并矩阵等量切分矩阵不等量分割这里一个小小的底层问题copy和=的区别广播机制常用函数总结数字出现次数总结第三天
BoyC啊·2023-01-05 08:42

numpy数组运算、广播机制

1、单一元素与数组计算在数组的数学运算中，可以用单一元素与数组相乘，计算规则为该元素与数组中每一个元素分别相乘，得到新数组中相应位置的元素，如下：importnumpyasnpx=np.random.randint(1,8,(3,2))y=4z=x*yprint("x=",x)print("y=",y)print("z=",z)#输出x=[[65][56][27]]y=4z=[[2420][202
六点零六·2023-01-04 19:47

动手学深度学习V2---数据操作+数据预处理

动手学深度学习V2---数据操作+数据预处理数据操作N维数组样例创建数组访问元素数据操作实现基本操作运算广播机制索引和切片节省内存转换为其他Python对象数据预处理实现读取数据集处理缺失值转换为张量格式感谢李沐老师
-左同学-·2023-01-03 20:37

什么是广播机制

那么在Numpy、Pytorch里也是同样的道理，但是在机器学习的某些算法中会出现两个维度不相同也不匹配的矩阵进行运算，那么这时候就需要广播机制来解决。简言之，广播机制就是支持张量的框架，比如上面
guuzaa·2023-01-03 13:10

MATLAB----矩阵的运算

获取矩阵的行和列1.2.把矩阵的行和列分别赋值给变量2.矩阵的转置和逆矩阵2.1.矩阵的转置2.2.矩阵的逆矩阵3.特征值和特征向量4.加减乘除乘方运算4.1.加法4.2减法4.3乘法4.4.除法4.5乘方5.广播机制
萤火虫的小尾巴·2022-12-31 04:50

Android四大组件之broadcast广播使用讲解

目录一、广播机制概述二、广播接收者1、广播接收者的创建2、广播接收者的注册三、广播的类型1、无序广播2、有序广播一、广播机制概述通常情况下在学校的每个教室都会装有一个喇叭，这些喇叭是接入到学校广播室的。
·2022-12-29 06:09

《动手学深度学习》tensorflow2.0版 第三章笔记

Tensorflow2函数接口说明GradientTapereduce_sum()tf.cast()tf.concat()tf.Variable()广播机制tf.gather(params,ind
「已注销」·2022-12-28 18:08

Pytorch学习笔记（2）-常用函数与概念

文章目录1.指定运行设备2.稀疏矩阵3.四则运算4.矩阵运算5.幂、开方、对数运算6.in-place操作7.广播机制8.取整、取余、比较、top-k9.判定异常值10.三角函数11.统计函数1.指定运行设备
USTC_SC·2022-12-28 16:58

pytorch中矩阵计算的一些方法|CSDN创作打卡

李沐老师线性代数那一章的总结一、平均数二、广播机制三、某个轴计算A的累加求和四、求矩阵点积五、求一个矩阵和一个向量的乘积六、求矩阵的乘积七、求向量范数八、求矩阵的范数一、平均数1.先生成A2.进行平均数的运算
caroline~安·2022-12-25 08:17

机器学习初探——认识numpy

numpy1、今天早上对numpy进行了一系列的探索，下面总结一下numpy的一些特性：numpy数组批量处理通用函数广播机制2、今天晚上使用numpy进行了一个简单的机器学习预测代码如下：#!
鹤冲天PF·2022-12-23 22:23

【Pytorch学习】第二章：张量数学运算

3.张量排序三、矩阵运算四、任意张量运算：torch.einsum1.普通范例2.高级范例2.1考虑到batch的双线性变换2.2考虑到batch的multihead_attention计算注意力五、广播机制总结前言
大文豪Zdao032·2022-12-23 11:28

深度学习numpy与tensor基础知识、关系与区别，通过pytorch构建网络加载数据

文章目录一、numpy在深度学习中的经典用法1、生成numpy数组2、获取元素3、Numpy的数学运算4、数组变形4.1、更改数组形状4.2、合并数组5、批量处理6、通用函数7、广播机制二、torch基础概述
winnerziqi·2022-12-23 07:02

cimport numpy as np报错_Numpy入门详细教程（多导图版）

最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。作者：luanhz来源：小数志(ID：Datazhi)▲本文知识要点一级菜单01基本介绍Numpy：Numeric
lsgn·2022-12-21 07:31

详解Tensor用法

Tensor的结构操作包括：创建张量，查看属性，修改形状，指定设备，数据转换，索引切片，广播机制，元素操作，归并操作；Tensor的数学运算包括：标量运算，向量运算，矩阵操作，比较操作。创建张量Py
youminglan·2022-12-20 22:36

深度学习——预备知识（1）——数据操作2022.12.18

一些基本的概念问题理解****1.1训练模型****1.2机器学习关键组件****1.3机器学习各种问题****2.预备知识****2.1数据操作****2.1.1一些入门操作****2.1.2运算符****2.1.3广播机制
暗紫色的乔松(-_^)·2022-12-19 20:28

【深度学习中的数学】高维矩阵乘法规则

要求：1）后两维满足二维矩阵乘法2）前几维形状相同例如（a,b,c,d）可与（a,b,d,e）相乘但由于广播机制的存在，要求2）不满足时也可进行相乘，前几维取较大的形状（a,b,c,d）*(e,f,d,
Maple_66·2022-12-18 11:37

python/numpy/pytorch 的广播机制

python/numpy/pytorch的广播机制一、python广播机制在python中使用numpy进行按位运算的时候，有一个小技巧可以帮助减少代码量——那就是broadcasting，广播机制。
愿飞翔的鱼儿·2022-12-17 14:43

第一门课：神经网络和深度学习（第二周）——神经网络的编程基础

5.导数6.计算图的导数计算7.逻辑回归中的梯度下降(※)8.m个样本的梯度下降9.向量化10.向量化的更多例子11.向量化logistic回归12.向量化logistic回归梯度输出13.numpy广播机制
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:42

numpy和pytorch中的矩阵乘法

如果矩阵维度不一样则采用广播机制，例如a=torch.randn((2,512,8,8))b=torch.randn((2,1,8,8))c=a*b#c.shape=(2,512,8,8)此时会将b矩阵在
npupengsir·2022-12-14 17:19

pytorch中的广播机制（broadcasting）到底是什么

广播机制牢记一点就可以了：从末尾开始连续找第一个不想同的维度容量开始扩充，直到扩充成维度相同。例：图中的第二行：[4,3]+[1,3]末尾3相等，前移一位，4！=1则把1扩充为4结束。
AEP_WYK·2022-12-14 10:02

【Python学习笔记】多个矩阵点乘和叉乘

【Python学习笔记】多个矩阵点乘和叉乘一、定义二、代码实现一、定义点乘，对应元素相乘，点乘对象的行数必须相等，且前者的列数必须与后者相等，或为1，具有广播机制。
修炼清爽·2022-12-13 10:29

《PyTorch深度学习实践》学习笔记：Pytorch实现线性模型

文章目录一、Pytorch实现线性模型二、练习代码三、课后练习`一、Pytorch实现线性模型准备数据：广播机制：这两个矩阵是不能直接做加法的，所以需要做广播即对[123]进行扩充。
lizhuangabby·2022-12-11 20:19

TensorFlow基础知识（术语、概念）

目录基础知识系统结构计算图节点边张量cluster-集群XLAsymbolictensorMLIRconstfolding广播机制广播的原则数组维度不同，后缘维度的轴长相符数组维度相同，其中有个轴为1tflvariableVariable
天边一坨浮云·2022-12-11 10:06

python的广播机制详解

://www.enechn.comppt制作教程步骤http://www.tpyjn.cn兴化论坛http://www.yimoge.cn电白论坛http://www.fcdzs.com目录为什么会有广播机制在矩阵或向量相关运算中的广播机制
liming89·2022-12-10 17:24

pytorch学习笔记：task01-task04

pytorch学习笔记Task01pytorch安装Task02PyTorch基础知识1、张量（1）简介（2）常见的构造Tensor的函数（3）常见操作（4）广播机制2、自动求导（1）autograd简介
qq_32795481·2022-12-10 11:55

李沐动手学深度学习-04数据操作+数据预处理

只是简单记录值得注意的是如果向量形状不一样，他会有一个广播机制，当然这个广播机制的使用也是有一定条件的（可扩展）A=X.numpy()#转换成Numpy张量B=torch.tensor(A)#重新转换为
Allure丶憨憨·2022-12-09 22:51

Pytorch实现线性回归

准备数据集X,Y都是矩阵形式，计算时注意广播机制设计模型关键是构造计算图以此实现对参数的自动求导将模型封装成一个类并继承自Module模块，此类必须实现两个方法__init__()和forward()，
weixin_45752264·2022-12-08 12:23

Numpy基础入门知识点总结

2.2ndarray的基础操作2.2.1设置ndarray的形状2.2.2展平ndarray2.2.3组合ndarray2.2.4分割ndarray2.2.5排序2.2.6搜索2.2.7字符串操作2、ufunc2.1广播机制
Xx_Studying·2022-12-08 05:20

Numpy np.mgrid() np.meshgrid() np.ogrid()函数 | Python

z=np.mgrid[a:X:m,b:y:n]z=np.mgrid[a:X:cj,b:y:dj]利用到广播机制进行扩充#z=np.mgrid[a:x:m,b:y:n]两个参数，生成一个三维空间向量由两个数组
kudou1994·2022-12-06 10:19

动手学深度学习（1）—— 基础知识

文章目录一、基本概念1.1关键组件数据模型目标函数优化算法1.2各种机器学习问题监督学习无监督学习强化学习1.3神经网络的特点二、预备知识2.1数据操作入门运算符广播机制索引和切片节省内存转换为其他python
zyw2002·2022-12-05 13:55

专项一：深度学习与神经网络-第二周

本周主要内容1.神经网络训练过程2.逻辑回归3.计算图4.Python广播机制5.第二周编程作业1.神经网络训练过程 神经网络训练过程可分为前向传播和反向传播两个独立的部分。
Sansui_Meng·2022-12-05 13:49

【Pytorch】广播机制

atnon-singletondimensionz_点PY的博客-CSDN博客】报错：Thesizeoftensora(x)mustmatchthesizeoftensorb(y)atnon-singletondimensionz其广播机制遵循以下规则
myaijarvis·2022-12-05 10:59

py广播机制

广播机制a=torch.arange(3).reshape(3,1)b=torch.arange(2).reshape(1,2)a+b输出tensor([[0,1],[1,2],[2,3]])将一个3x1
_Learning_·2022-12-02 23:54

python数据分析特训营课件_2020Python数据分析师特训营全套课程,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载...

━━1数组创建和属性-第二章1节.mp4┃┣━━2索引和切片(上)-第二章2节.mp4┃┣━━3索引和切片(下)-第二章3节.mp4┃┣━━4数组形状改变-第二章4节.mp4┃┣━━5数组的ufunc广播机制
weixin_39835607·2022-12-02 19:11

tensor学习笔记

dtype属性(4)、张量的存储视图索引存储区(5)、张量元数据：大小、偏移量和步长另一个张量的存储视图(6)、转置无复制转置三、Tensor操作（1）tensor基本操作（2）tensor索引（3）广播机制四
来越·2022-12-01 14:33

Pytorch基础——张量

Pytorch基础——张量1、认识张量2、创建torch数据3、张量的形状4、张量的索引、切片5、张量形状的改变6、张量的广播机制7、如何将numpy转换成Tensors8、常用操作8.1、torch.cat
企鹅家的北极熊·2022-12-01 09:28

Pytorch张量操作

Pytorch张量操作Pytorch1.数据操作2.运算符3.广播机制4.索引&切片5.转换类型6.张量运算Pytorch1.数据操作创建张量torch.arange()torch.zeros()torch.ones
STUffT·2022-12-01 04:18

Numpy知识点大总结

Numpy学习笔记1Numpy介绍2Numpy使用方法2.1创建数组2.2数组属性2.3数组变型2.4数组元素处理2.5数组组合2.6Numpy的axis2.7数组排序2.8数组的ufun广播机制2.8.1
贪心的鬼·2022-11-30 21:59

numpy知识点总结

数组的广播机制？常见的运算函数？reshape(-1)的理解？
wcc8848·2022-11-30 21:28

pytorch的数据操作

文章目录1.数据操作1.1创建Tensor1.2操作（本小节介绍Tensor的各种操作）（1）算术操作（2）索引（3）改变形状(view、reshape、item)（3）线性代数1.3广播机制1.4运算的内存开销
xiao52x·2022-11-30 18:32

pytorch中的广播机制（来自官方文档）

一、什么是广播机制如果PyTorch操作支持广播，则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小（无需复制数据）二、常见的广播机制如果满足以下规则，则两个张量是“可广播的”：１、每个张量具有至少一个维度。
仙女修炼史·2022-11-30 18:32

动手学深度学习——数据操作之广播机制

在看这篇文章之前，首先你需要知道什么是张量。别被这个高逼格的名字唬住，其实张量就是我们常说的数组，在数学、物理领域的称呼，n维的数组就可以称为n阶张量。所以矩阵也可以叫二阶张量，向量则是一阶张量，就连标量也可以用零阶张量来称呼。知道了张量这个概念后，（你就可以出去小装一下了，开玩笑啦），我们简单聊聊为什么深度学习的文章当中很多都是用张量来称呼数组，这很大程度上受影响于pytorch等框架使用的对象
时生丶·2022-11-30 17:58

深度学习——基础知识：PyTorch基础数据操作

+、-、*、/和**2.张量连结（cat）3.逻辑运算与求和三.广播机制四.索引和切片五.节省内存1.访问内存地址（id）2.创建同形状张量（zeros_like）六.转换为其他Pytho
平什么阿·2022-11-30 17:26

Pytorch/Tensor/Numpy中的广播机制——Broadcast

1.什么是广播机制？根据线性代数的运算规则我们知道，矩阵运算往往都是在两个矩阵维度相同或者相匹配时才能运算。比如加减法需要两个矩阵的维度相同，乘法需要前一个矩阵的列数与后一个矩阵的行数相等。
I松风水月·2022-11-30 17:25

PyTorch | 广播机制（broadcast）

PyTorch|广播机制（broadcast）1.广播机制定义2.广播机制规则3.in-place语义1.广播机制定义\qquad如果一个PyTorch操作支持广播，则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小
软耳朵DONG·2022-11-30 17:24

Pytorch中的广播机制（Broadcast）

1.广播机制定义如果一个PyTorch操作支持广播，则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小（不需要复制数据）。通常情况下，小一点的数组会被broadcast到大一点的，这样才能保持大小一致。
cv_lhp·2022-11-30 17:21
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