应力张量第3页

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数（LossFunction）定义重要性常见设置6.正则化（Regularization）定义重要性常见设置7.网络架构（Net

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

NVIDIA的算力支持

NVIDIA的Turing架构引入了更强的张量计算能力，使得深度学习任务能够更

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:55

我想知道为什么 torch的view 会吧列和行算一起进行view ...

在PyTorch中，torch.view是一个非常强大的操作，用于改变张量（Tensor）的形状，而不改变其数据。

zhangfeng1133·2025-02-05 01:05

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

目录1.常见运算函数个人主页：Icomi专栏地址：PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。通过PyTorch，我们可以轻松搭建各类神经网络模型，实现从基础到高级的人工智能应用。接下来，就让我们一同走进PyTorch的世界，探索神经网络与人

Icomi_·2025-02-03 19:39

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：

Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

解决：tf.placeholder(“float“, [None, width]) AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘plac

解决方法1.修改代码以兼容TensorFlow2.x在TensorFlow2.x中，可以直接使用普通的Python张量或tf.ke

小桥流水---人工智能·2025-02-03 12:13

PyTorch中的unsqueeze函数(自用)

问题阐述我们都知道，torch.unsqueeze()函数的作用是拓展张量维度，那么在不同位置拓展之后，原数据是怎样排列的呢？下面进入实验部分。

黯岚岚岚岚岚·2025-02-01 15:58

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。

加德霍克·2025-02-01 14:21

【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze，代码和代码解读

目录【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze，代码和代码解读unsqueeze()函数的作用：语法：unsqueeze()操作示例：示例1：将一个一维张量转换为二维张量示例2：在最后一维插入一个新维度示例

资源存储库·2025-02-01 14:20

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

如果我们将骨干网络的输出（即检测头的输入）视为一个三维张量，其维度为级别×空间×通道，这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题，直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。

挂科边缘·2025-02-01 04:30

TensorFlow 简介

TensorFlow的基本概念和使用场景包括：1.张量（Tensor）：TensorFlow中的核心数据结构是张量，它是一个多维数组，可以表示标量、向量、矩阵等。

九月十九·2025-01-31 05:14

LAMMPS实操系列（四）: 高熵合金FCC-CoCrCuFeNi的退火模拟

其目的是降低材料的残余应力，减少变形与裂纹倾向，

测试狗科研·2025-01-31 03:26

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？

大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

TPA注意力机制详解及代码复现

TPA注意力机制的核心思想是利用张量分解来压缩注意力机制中的Q、K、V表示，同时保留上下文信息。这种方法类似于一种“动态的LoRA”，通过巧妙的数学变换，在不牺牲性能的前提下大幅降低了模型的内存需求。

清风AI·2025-01-29 17:28

有限元分析学习——Anasys Workbanch第一阶段笔记梳理

有限元分析应用基础教程》张晔主要内容导图：笔记导航如下：AnasysWorkbanch第一阶段笔记(1)基本信息与结果解读_有限元分析变形比例-CSDN博客AnasysWorkbanch第一阶段笔记(2)网格单元与应力奇异

垂杨有暮鸦⊙_⊙·2025-01-29 11:57

Pytorch 基础之张量索引

本次将介绍一下Tensor张量常用的索引与切片的方法：1.index索引index索引值表示相应维度值的对应索引a=torch.rand(4,3,28,28)print(a[0].shape)#返回维度一的第

攻城狮随笔·2025-01-29 04:57

【机器学习】自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量，可以直接在模型中使用数据集。

加德霍克·2025-01-28 01:26

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

PyTorch作为当前流行的深度学习框架，提供了灵活的张量操作和动态计算图，便于模型的快速开发和调试。

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

PyTorch中，view, reshape, 或者 permute 的区别和联系

在PyTorch中，view、reshape和permute都是用于改变张量形状的方法，但它们的工作方式和使用场景略有不同。

不是吧这都有重名·2025-01-26 16:36

PyTorch transpose、permute、view和einops.rearrange

einops.rearrange和PyTorch中的transpose、permute以及view都用于张量的操作，但它们的功能侧重和用法各有不同。

qq_27390023·2025-01-26 16:05

TensorFlow 的基本概念和使用场景

一、基本概念（一）张量（Tensor）张量是TensorFlow中最基本的数据结构，它可以看作是多维数组或列表。

秃头小饼干·2025-01-26 12:11

python3+TensorFlow 2.x 基础学习（一）

目录TensorFlow2.x基础1、安装TensorFlow2.x2、TensorFlow2.x基础概念2、1EagerExecution2、2TensorFlow张量（Tensor）3、使用Keras

刀客123·2025-01-25 03:23

ABAQUS后处理技巧：内力查看的两种方式

有些时候，不止是想知道部件的应力分布状况，也想知道部件某个截面的内力状况怎么办？除了外力接触力，也想知道Tie约束的面之间的作用力怎么办？有点困惑了，不知道结果在哪了？

技术邻工科学院·2025-01-25 00:29

算法中的时间复杂度和空间复杂度

Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量，而且在张量运算、反向传播等环节，这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度，从而不需要我们额外进行过多的干预

CM莫问·2025-01-23 22:36

SGLang安装教程，部署你的大模型，性能比vllm好，实现张量并行，数据并行，加快推理速度，亲测效果好。

目前大模型部署工具主要是vllm，最近出现了SGLang，很多新开源大模型都支持SGLang的部署推理，例如deepseek-R1，Qwen2.5，Mistral，GLM-4，MiniCPM3，InternLM2，Llama3.2等。代码：GitHub-sgl-project/sglang:SGLangisafastservingframeworkforlargelanguagemodelsand

张登杰踩·2025-01-23 17:03

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

1.梯度类型：梯度是一个张量：在神经网络中，梯度通常是一个张量（tensor），每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说，梯度是损失函数对每个参数的偏导数，表

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

【教程】Ollama 部署 MindSpore 训练的大模型

生成的大模型的ckpt文件，转换为Ollama可以加载的GGUF格式文件，主要思路是针对已有的如Huggingface上的对应模型的GGUF文件，利用MindSpore生成的ckpt文件，替换掉GGUF文件中的张量信息部分

Hsiayukoo·2025-01-22 05:48

如何有效控制 KV 缓存的内存占用，优化推理速度？

使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时，将这些张量存储（“缓存”）在GPU内存中，从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。

m0_70960708·2025-01-22 04:13

Pytorch: torch.diag()创建对角线张量

如果输入是一个向量（1D张量），torch.diag会返回一个以该向量为对角线元素的2D方阵。如果输入是一个矩阵（2D张量），则返回一个包含输入矩阵对角线元素的1D张量。

湫兮之风·2025-01-22 02:58

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。

弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

深度学习 Pytorch 张量（Tensor）的创建和常用方法

1张量的基本创建及其类型和Numpy中的array一样，张量的本质也是结构化地组织了大量的数据。并且在实际操作中，张量的创建和基本功能也与其非常类似。

白白糖·2025-01-18 08:38

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。

专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

llama.cpp部署

主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类

法号：行颠·2025-01-17 17:12

3C电子胶黏剂在手机制造方面有哪些关键的应用

灌封与散热：通过导热胶系列，提高热管理性能，减少热应力。底部填充胶与UV胶：用于精确粘接和快速固化，增强电路

汉思新材料·2024-09-13 15:34

入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU

目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。

今夕是何年，·2024-09-13 00:55

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

2021-10-03

智慧聪明的仓库属於无为转无量，即以无为的定理转无量的境界，所起的作用的是越用就越多，也就是说，一个人的才智聪明，是越用越聪明，越锻炼反应力就越快，越进步、聪

心心向善·2024-09-12 00:11

torch.stack()方法在数据集构造中的应用

torch.stack()是PyTorch中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。

大多_C·2024-09-11 11:47

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

以下是一些常用的torchvision.transforms转换：基础图像转换：transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量，并将像素值范围从[0,255

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

【pytorch】register_buffer的使用

下面列出不需要手动注册、会自动注册的几种情况：1.nn.Parameter自动注册：任何你在nn.Module中定义为nn.Parameter的张量都会自动注册为模型的参数。

Aha_aho·2024-09-10 18:12

【AI】张量的秩（阶）与矩阵的秩和阶的区别

而张量的秩和阶是一个概念，指的是张量的维度（是1维的，二维的还是高维的）

栏杆拍遍看吴钩·2024-09-09 20:13

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn

EwenWanW·2024-09-09 13:54

金属材料热处理笔记

(体现与应力-应变曲线)屈服强度σs\sigma_sσs：材料发生屈服时的强度(脆性材料的屈服强度：0.1%残余应变时的应力)。抗拉强度σb\sigma_bσb：强度极限，材料的最大强度。

「已注销」·2024-09-09 04:21

CVPR 2021 | 即插即用！ CA：新注意力机制，助力分类/检测/分割涨点！

与通过2D全局汇集将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个1D特征编码过程，这两个过程分别沿两个空间方向

Akita·wang·2024-09-08 22:38

pytorch torch.matmul函数介绍

它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算，支持的运算取决于输入张量的维度。1.函数签名torch.matmul(input,other,out=None)input:左乘的张量。

qq_27390023·2024-09-08 18:42

PyTorch学习（13）：PyTorch的张量相乘（torch.matmul）

PyTorch学习（1）：torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习（2）：torch.device-CSDN博客PyTorch学习（9）：torch.topk-CSDN博客PyTorch学习（10）：torch.where-CSDN博客PyTorch学习（11）：PyTorch的形状变换(view,reshape)与维度变换(transpose,permute)-CSDN

赛先生.AI·2024-09-08 16:02

pytorch torch.norm函数介绍

torch.norm函数用于计算张量的范数（norm），可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型，它可以衡量不同的张量性质。

qq_27390023·2024-09-08 16:29

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