张量第15页

pytorch基础：张量

1.1张量tensor介绍PyTorch最基本的操作对象是Tensor（张量）。张量是一个数字容器，同时也是定义张量转换来生成新张量的一组规则。

BabiiElaine·2023-11-15 21:22

PyTorch：张量与矩阵

在PyTorch中，张量（tensor）是深度学习的核心数据结构，它可以看作是可以进行自动微分的多维数组。张量不仅可以代表标量、向量和矩阵等数学概念，还可以表示高维的数据结构。

非著名程序员阿强·2023-11-15 21:45

多个APP未收到苹果叫停摇一摇通知；OpenAI重金挖角谷歌，年薪可达1000万美元；FFmpeg 6.1发布｜极客头条

基于LLaMA却改张量名，零一万物官方回应华为对平板电脑提价或因存储价格上涨，系余承东主导决策阿里智能信息事业群宣布发布自研大模型，夸克App将全面升级多个APP未收到苹果叫停摇一摇通知京东原副总裁、渐冻人蔡磊全球首次试用可穿戴人工喉

极客日报·2023-11-15 10:26

TensorFlow学习笔记--（3）张量的常用运算函数

损失函数及求偏导通过tf.GradientTape函数来指定损失函数的变量以及表达式最后通过gradient(%损失函数%,%偏导对象%)来获取求偏导的结果独热编码给出一组特征值来对图像进行分类可以用独热编码0的概率是第0种1的概率是第1种0的概率是第二种tf.one_hot(%某标签值%,%分类数%)这里还没太看懂结果的3X3矩阵是怎么来的如果单纯的是因为有几种类型就有几个1那传入的标签值参数就

Postlude·2023-11-15 05:33

【 01 PyTorch基础篇】--关于张量如何定义

在PyTorch中，需要处理的数据以张量的

无水先生·2023-11-14 17:18

线性代数本质系列（一）向量，线性组合，线性相关，矩阵

人工智能大讲堂·2023-11-14 06:02

线性代数本质系列（二）矩阵乘法与复合线性变换，行列式，三维空间线性变换

人工智能大讲堂·2023-11-14 06:02

量子程序的霍尔逻辑

量子程序的霍尔逻辑量子程序的霍尔逻辑2》2.1》》HilbertSpaces2.2》》酉变换2.3》》量子观测2.4》》希尔伯特的张量积3.》》量子程序的语法4.》》量子程序的操作语义5.》》量子程序的指称语义

三木与三火·2023-11-14 05:28

Pytorch中continuous()的作用

在PyTorch中，contiguous()是用于检查张量是否是按照内存中的连续顺序存储的函数。

Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:00

记录张量Tensor的属性，以及获取 tensor 形状的方法

属性：形状(shape)：Tensor的shape，是一个tuple维数(ndim)：Tensor的秩，也就是len(tensor.shape)，是一个整数元素个数(size)：Tensor中所有元素的个数，是一个整数单个元素大小(itemsize)：Tensor中每一个元素占用字节数，是一个整数数据类型(dtype)：Tensor的dtype，是MindSpore的一个数据类型占用字节数量(nb

Ritchie.HQH·2023-11-14 02:38

Tensorflow中张量（Tensor）打印信息中shape字段的理解方式

关于一个张量的shape的理解，可以参考《tensorflow中张量维度—Shape参数理解》这篇博文，该博文讲的已经比较全面。

Ly.Leo·2023-11-14 02:34

PyTorch入门(一）：Tensors

PyTorch入门(一）：Tensors 张量（Tensors）是线性代数中的重要概念，它在数学和物理学中扮演着重要的角色，并在计算机科学领域中得到广泛应用。

程序_丸·2023-11-14 02:29

RuntimeError: linalg.solve: Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long

具体来说，是PyTorch的线性代数库（torch.linalg）的solve函数期望接收一个浮点数或复数张量作为输入，但实际上收到了一个长整型（Long）张量。

木彳·2023-11-13 18:19

LLM系列-大模型技术汇总

千亿模型并行训练技术2.1.数据并行（DataParallelism，DP）2.2.模型并行（ModelParallelism，MP）2.2.1.流水线并行（PipelineParallelism，PP）2.2.2.张量并行

GeekPlusA·2023-11-13 18:15

【nlp】1文本预处理总括目录（附各章节链接）

文本预处理1.文本预处理机器作用2.文本预处理包含的主要环节2.1文本处理的基本方法2.1.1分词2.1.2词性标注2.2.3命名实体标注2.2文本张量表示方法2.2.1one-hot编码2.2.2Word2vec2.2.3WordEmbedding2.3

lys_828·2023-11-13 17:56

【nlp】1.2文本张量表示方法(词向量word2seq和词嵌入Word Embedding)

文本张量的表示方法1one-hot词向量表示1.1实操演示1.2one-hot编码使用1.3one-hot编码的优劣势2word2vec模型2.1模型介绍2.2word2dev的训练和使用2.2.1数据集的下载与预处理

lys_828·2023-11-13 17:23

Torch-张量

Tensor的概念张量的意思是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。标量可以称为0维张量，向量可以称为1维张量，矩阵可以称为2维张量，RGB图像可以表示3维张量。你可以把张量看作多维数组。

6小贱·2023-11-13 16:22

【pytorch深度学习】torch-张量Tensor

torch-张量Tensor文章目录torch-张量Tensor1.张量Tensor1.张量Tensortorch.tensor()#创建一个标量（0维张量）scalar_tensor=torch.tensor

麦当当爷爷·2023-11-13 15:18

size函数

在PyTorch中，size()是用于获取张量的大小（维度）的方法。具体用法如下tensor.size()返回一个包含张量各个维度大小的元组。

何处不逢君·2023-11-13 14:56

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow（中文名为“张量流”）是谷歌开源的深度学习框架，是目前最流行的深度学习框架之一。其基本概念包括：张量（Tensor）：TensorFlow中的核心数据结构，可以看作是多维数组。

小筱在线·2023-11-12 19:06

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