张量第13页

深度学习——ReLU激活函数的用法和作用

当参数inplace=True表示将变换后的结果直接覆盖原来的输入张量，节省内存

o涂鸦小巷的菇凉o·2023-11-12 15:25

Batch Normalization与Layer Normalization

对于一个维度为NCHW（分别表示batchsize,通道数，高，宽）的特征featuretensor，BatchNormalization：对C个NHW切片张量分别归一化（即对每个特征，横跨所有samplesinthebatch

笨鸟不走·2023-11-12 10:04

Tensorflow中的张量操作

TensorFlow的基本概念包括：1.张量（Tensor）：在TensorFlow中，所有的数据都被表示为

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:26

pytorch学习（一）

1.torchTorch是一个与Numpy类似的张量（Tensor）操作库，与Numpy不同的是Torch对GPU支持的很好，Lua是Torch的上层包装。

非常可爱的刘妹妹·2023-11-12 00:22

【入门深度学习】Pytorch基础知识（二）

敲代码的喜羊羊·2023-11-11 07:40

【深度学习实验报告】实验 1：PyTorch 使用简介

Tensor（张量）是PyTorch的基础数据结构，自动微分运算是深度学习的核心。在本实验中我们将学习PyTorch中Tensor的用法，以及简单的

D之光·2023-11-11 07:09

PyTorch技术和深度学习——二、PyTorch基础编程

文章目录1.张量数据操作和数据类型1）创建张量2）数据类型3）综合实现2.张量索引、切片、拼接及形状变换1）索引2）切片3）拼接4）形状变换5）综合实现3.张量存储1）使用索引访问张量存储2）更改存储实例同时更改对应张量

千里之行起于足下·2023-11-11 07:06

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow的基本概念包括：张量（Tensor）：TensorFlow的基本数据类型，可以看作是多维数组。除了表示输入和输出数据外，还可以用于存储模型参数。

乱蜂朝王·2023-11-11 05:58

使用Pytorch的一些小细节（一）

文章目录前言数据结构-张量max函数索引函数赋值函数拼接函数前言由于不经常动手写代码，所以对于python语言中的常见数据结构的用法也不是很熟悉，对于pytorch中的数据结构就更加不熟悉了。

赛文忆莱文·2023-11-11 05:11

Tensorflow VS Pytorch基础语法与操作

Tensorflow1.1.常量(tf.constant())1.1.1.常量的表示1.1.2.常量的操作1.2.变量（tf.Variable)1.3.Tensorflow的数学运算二、Pytorch的基本操作2.1.张量介绍

伟大工匠的小学徒·2023-11-11 04:44

Pytorch基本语法

Numpy的科学计算包,向它的使用者提供了两大功能.作为Numpy的替代者,向用户提供使用GPU强大功能的能力.做为一款深度学习的平台,向用户提供最大的灵活性和速度.Pytorch的基本元素操作Tensors张量

AI耽误的大厨·2023-11-11 04:43

一篇超详细的pytorch基础语法讲解及理论推导（一）

张量-线性回归-自动求导-逻辑回归来源：投稿来源：阿克西编辑：学姐1pytorch简介PyTorch是2017年1月FAIR（FacebookAIResearch）发布的一款深度学习框架。

深度之眼·2023-11-11 04:43

Pytorch基础语法：张量tensor

TORCH.TENSORAtorch.Tensorisamulti-dimensionalmatrixcontainingelementsofasingledatatype.张量是一个包含单一数据类型元素的多维矩阵

Zkaisen·2023-11-11 04:40

（十二）特殊的二阶张量——正交张量（二）

本文主要内容为：5.正交张量的标准形6.正交变换的几何意义7.将向量绕任意单位方向r⃗\vec{r}r旋转任意角度ψ\psiψ的正交张量Q(r⃗)(ψ)\boldQ^{(\vec{r})}(\psi)Q

Albert M·2023-11-11 00:22

（十二）特殊的二阶张量——正交张量（一）

本文主要讲述正交张量的性质：1.正常正交张量与反常正交张量2.正交变换3.正交张量的特征值4.正交张量的特征向量1.正常正交张量与反常正交张量定义若二阶张量Q\bold{Q}Q的逆张量与转置张量相等，则称

Albert M·2023-11-11 00:52

Pytorch实战教程（三）-构建神经网络

在本节中，我们将学习如何在简单数据集上使用PyTorch构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重。

张志翔的博客·2023-11-10 16:23

可以作为loss 的明确度计算代码

函数的输入参数x是一个三维张量，表示一个batch中的多个序列，每个序列由多个向量组成。short和long是参考分布中的短序列和长序列的长度。默认情况下，短序列

东方佑·2023-11-10 01:39

pytorch中提高GPU显存利用率方法

4损失函数:选择合适的求损失的方式5释放张量:

森爱。·2023-11-09 22:14

pytorch中的矩阵乘法操作：torch.mm(), torch.bmm(), torch.mul()和*, torch.dot(), torch.mv(), @, torch.matmul()

无聊整理下torch里的张量的各种乘法相关操作。

#苦行僧·2023-11-09 21:38

torch.dot

torch.dot(input,other,*,out=None)→Tensor计算两个1维张量的点积。与Numpy的点不同，torch.dot只支持计算两个元素数量相同的1维张量的点积。

可以养肥·2023-11-09 21:35

Python中的乘法matmul()

torch.matmul()将两个张量相乘划分成了五种情形：一维×一维、二维×二维、一维×二维、二维×一维、涉及到三维及三维以上维度的张量的乘法。

可以养肥·2023-11-09 21:05

torch.mv

如果input是（n×m）张量，vec是大小为m的1-D张量，out将是大小为n的1-D。

可以养肥·2023-11-09 20:29

tensorflow学习笔记--张量和基本运算

张量张量的阶和数据类型（1）张量的属性：graph：张量所属的默认图op：张量的操作名name：张量的字符串描述shape：张量形状一维{5}二维{2,3}三维{2，3，4}importtensorflowastfimportosos.environ

Yohance0_0·2023-11-09 16:04

tensorflow学习笔记----2.常用函数1

1.强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名，dtype=数据类型)x1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(x1)x2=tf.cast(

qq_35821503·2023-11-09 16:00

TensorFlow学习笔记----3.常用函数2

with结构中，使用Gradienttape实现某个函数对指定参数的求导运算配合上一个文件讲的variable函数可以实现损失函数loss对参数w的求导计算with结构记录计算过程，gradient求出张量的梯度

qq_35821503·2023-11-09 16:00

Tensorflow学习笔记--张量与会话

张量张量是Tensorflow的核心组件之一，可以理解为Tensorflow就是张量和流组成的，张量可以简单地理解为多维数组，我的理解就是张量是一个数据模板，深度学习所有数据首先转换为张量的格式再进行计算

IT修炼家·2023-11-09 16:00

tensorflow学习笔记--Variable变量

1.创建Variable()构造函数需要变量的初始值，即任何形状和类型的张量Tensor。初始值定义其形状和类型，一旦构建，变量的类型和形状即确定。

爱吃小白兔的大萝卜·2023-11-09 16:29

tensorflow学习笔记：张量介绍以及张量操作函数

张量（tensor）tensorflow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据，计算图中，操作间传递的数据都是tensor。

heart_ace·2023-11-09 16:58

TensorFlow学习笔记--（2）张量的常用运算函数

张量的取值函数求张量的平均值:tf.reduce.mean(%张量名%)求张量的最小值:tf.reduce_min(%张量名%)求张量的最大值:tf.reduce_max(%张量名%)求张量的和:tf.reduce_sum

Postlude·2023-11-09 16:53

torch.mm

如果input是（n×m）张量，mat2是（m×p）张量，out将是（nxp）张量。input（张量）–第一个要矩阵相乘的矩阵mat2（张量）–第二个要矩阵相乘的矩阵out（张量，可选）–输出张量。

可以养肥·2023-11-09 10:17

格林应变张量(推导+使用范围)

参考：1.·格林应变和柯西应变|小铅笔&jeff(pencilq.com)https://pencilq.com/7/2.弹性力学_同济大学_中国大学MOOC(慕课)弹性力学,spContent=,中国大学MOOC(慕课)https://www.icourse163.org/learn/TONGJI-1002980008?tid=1453545489#/learn/announce

Smith Eric·2023-11-09 08:12

Pytorch学习笔记（1）检查torch、cuda，张量的创建

lesson1检查torch、cudaimporttorch#打印torch版本print("HelloWorld,HelloPyTorch{}".format(torch.__version__))#打印cuda是否可用，打印cuda版本print("\nCUDAisavailable:{},versionis{}".format(torch.cuda.is_available(),torch.

小帅吖·2023-11-09 05:50

简述：TensorFlow的基本概念和使用场景

一、TensorFlow的基本概念1.张量（Tensor）TensorFlow中的数据结构，可以是任意维度的数组，可以是实数、bool或字符串等类型。

东_YXD·2023-11-08 21:51

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

以下是TensorFlow的基本概念和使用场景：张量：TensorFlow的核心概念是张量，它是一种多维数组。所有输入和输出数据都以张量的形式传递给TensorFlow图中的节点。

qq_43023197·2023-11-08 21:12

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow的基本概念是张量。张量是一种多维数组，可以表示不同类型的数据，如数字、字符串和图像等。TensorFlow使用计算图来表示所需的计算步骤。

sagima_sdu·2023-11-08 20:28

卷积神经网络中多通道卷积

例如输入的数据是RGB三通道的数据，那么卷积核此时也是一个3D的张量，卷积之后的结果当然也是张量，但卷积过程的最后一步要包括生成feature，很简单，将Result各个通道对应坐标的值相加就生成了feature

nwsuaf_huasir·2023-11-08 06:34

TensorFlow学习笔记--（1）张量的随机生成

张量的生成如何判断一个张量的维数：看张量的中括号有几层012：零维数列[246]:一维向量[[123][456]]:二维数组两行三列第一行数据为123第二行数据为456以此类推n维张量有n层中括号tf.zeros

Postlude·2023-11-08 06:13

人工智能-卷积神经网络之多输入多输出通道

这使得我们可以将输入、卷积核和输出看作二维张量。当我们添加通道时，我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量。例如，每个RGB输入图像具有3×ℎ×w的形状。

白云如幻·2023-11-08 05:44

【Python报错合集】Python元组tuple、张量tensor（IndexError、TypeError、RuntimeError……）~持续更新

文章目录IndexError1.tupleindexoutofrangea.示例代码b.报错原因c.解决方案TypeError1.len()ofa0-dtensora.示例代码b.报错原因c.解决方案RuntimeError1.outputwithshape…doesn'tmatchthebroadcastshape…a.示例代码b.报错原因c.解决方案2.Can'tcallnumpy()onTe

QomolangmaH·2023-11-08 00:09

[深度学习入门]PyTorch环境配置与PyTorch学习

目录一.PyTorch简介与环境配置二.PyTorch学习（一）Torch与Numpy（二）张量tensor（三）Torch中的数学运算（四）矩阵运算（五）利用PyTorch简单地实现几种激活函数（六）

TJUTCM-策士之九尾·2023-11-07 18:25

Pytorch中Tensor的类型转换

Pytorch中Tensor的类型转换1.数据类型转换在Tensor后加.long(),.int(),.float(),.double()等即可2.数据存储位置转换CPU张量---->GPU张量，使用data.cuda

孤绝如初见雪·2023-11-07 06:08

Pytorch tensor 数据类型快速转换三种方法

数据类型转换GPUtensor数据类型转换3tensor.to()方法,CPU/GPUtensor数据类型转换1通用,简单，CPU/GPUtensor数据类型转换tensor.double()：把一个张量

张哥coder·2023-11-07 06:32

pytorch神经网络工具箱

PyTorch神经网络工具箱3.1神经网络核心组件1）层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量2）模型：层构成网络3）损失函数：参数学习的目标函数，通过最小化损失函数来学习各种参数4）优化器：如何使损失函数最小

为啥不能修改昵称啊·2023-11-06 19:01

PyTorch编写神经网络模型训练三分类问题

数据处理和加载三、定义神经网络模型四、定义优化器和损失函数五、定义训练函数一、神经网络模型代码架构数据处理和加载：将数据集准备好，并且使用PyTorch中的DataLoader将数据集转成可以被模型读取的张量向量进行训练

挽风起苍岚·2023-11-06 19:01

【深度学习】pytorch——Autograd

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~深度学习专栏链接：http://t.csdnimg.cn/dscW7pytorch——AutogradAutograd简介requires_grad计算图没有梯度追踪的张量

今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:38

pytorch矩阵的乘法

在用pytoch搭建深度学习模型时，矩阵的乘法必不可少，下面介绍四种方法来实现矩阵的乘法importtorcha=torch.randn(3,4)#建立一个3*4的张量b=torch.randn(4,3

CrystalheartLi·2023-11-06 12:52

pytorch中的乘法总结

torch.dot(input,other,*,out=None)→Tensor#输入的两个张量必须为1维的。

要坚持写博客呀·2023-11-06 12:51

动手学深度学习（第二版）学习笔记第二章

站找记录的是个人觉得不太熟的知识第二章预备知识代码地址：d2l-zh/pytorch/chapter_preliminaries2.1数据操作2.1.数据操作—动手学深度学习2.0.0documentation如果只想知道张量中元素的总数

皓哥好运来·2023-11-06 08:13

【动手学深度学习】课程笔记 05-07 线性代数、矩阵计算和自动求导

令夏二十三·2023-11-06 08:07

机器学习入坑指南（九）：TensorFlow 实战——手写数字识别（MNIST 数据集）

一、背景知识简介1TensorFlowTensor：张量（即多维数组），Flow：（数据）流TensorFlow，是一个使用数据流图（dataflowgraohs）技术来进行科学计算的开源软件库，它由GoogleBrain

EvanNightly·2023-11-06 07:11

推荐频道

张量