张量第16页

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

TensorFlow2.0教程1-Eager

文章目录张量极其操作1张量自定义层一、网络层layer的常见操作二、实现自定义网络层三、网络层组合自动求导一、Gradienttapes二、记录控制流三、高阶梯度自定义训练（基础）一、Variables

总裁余(余登武)·2023-11-06 00:13

深度学习框架TensorFlow.NET之数据类型及张量2（C#）

环境搭建参考：深度学习框架TensorFlow.NET环境搭建1（C#）-CSDN博客由于本文作者水平有限，如有写得不对的地方，往指出声明变量：tf.Variable声明常量：tf.constant下面通过代码的方式进行学习一数据类型学习1.1数据类型输出及运算(包括变量及常量的声明及操作)usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSyste

zxy2847225301·2023-11-05 21:33

3D Res-UNet和3D V-Net修改输入图片张数

项目场景：最近修改了两个神经网络模型（3DRes-UNet和3DV-Net）：原来输入张量的大小为(1,1,16,512,512)输出张量的大小也为(1,1,16,512,512)改为输入(1,2,5,512,512

Matthew2333·2023-11-05 08:58

深度学习-Embedding(词嵌入)

深度学习模型不会接受原始文本数据作为输入，它只能处理数值张量。因此需要文本向量化。

夏都美少年·2023-11-05 06:26

【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解

BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')out=bert(context,attention_mask=mask)1.输入Bert模型的输入context张量需要满足以下要求

zcongfly·2023-11-05 01:56

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（1）基础铺垫

原创文，转载请注明出处文章目录简单介绍下PytorchPytorch基础张量创建张量tensor自动梯度线性回归逻辑回归人工神经网络感知机反向传播Pytorch中的基础数

嵌小超·2023-11-04 16:41

【CVPR2021】CoTAttention注意力模块的搭建与实现

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#--------------------------------##CoTAttention的定义#输入与输出的张量

XuecWu3·2023-11-04 14:04

pytorch框架:conv1d、conv2d的输入数据维度是什么样的

文章目录Conv1dConv2dConv1dConv1d的输入数据维度通常是一个三维张量，形状为(batch_size,in_channels,sequence_length)，其中：batch_size

WTIAW.TIAW·2023-11-04 14:56

Yolo-v1学习笔记

Yolo-v1学习笔记简介YOLO与目标检测YOLO算法原理训练的数据集格式最后一维输出的张量损失值的计算损失函数中的权重分配YOLO-V1的缺点简介YOLO(youonlylookonce)是最近很火爆的一种目标检测模型

计算机秃头选手·2023-11-04 13:56

TensorFlow是什么？学AI必须要会吗？

其基本概念主要包括以下几个方面：张量（Tensor）：是TensorFlow中的基本数据单位，可以看作是一个多维数组，可以是标量、向量、矩阵和更高维度的数组。

黑客学长-刘备·2023-11-04 09:05

TensorFlow2简单入门-三维张量

TensorFlow2简单入门三维张量的一个典型应用是表示序列信号，它的格式是其中表示序列信号的数量，表示序列信号在时间维度上的采样点数或步数，表示每个点的特征长度。

K同学啊·2023-11-04 01:29

d2l.train_ch3函数，将输入数据转化为该函数所接受的格式

,None,trainer)这个函数进行softmax回归计算问题：使用非官方的数据报错解决方法：将输入数据转为函数要求的格式初始数据：原先的数据是列表，通过nd.array的方式将熟悉的列表数据转为张量

橙序员一号·2023-11-03 09:08

深度学习基础——PyTorch简介和Tensor张量详解

文章目录1PyTorch安装2初始PyTorch2.1与Python完美融合2.2张量计算2.2.1定义张量2.2.2访问张量2.2.3张量的运算2.2.4张量

心无旁骛~·2023-11-03 07:28

Pytorch系列之——Pytorch的Tensor（张量）

张量的构建Tensor概念Tensor创建一：直接创建Tensor创建二：依据数值创建Tensor创建三：依据概率创建张量是什么？

Despacito1006·2023-11-03 07:23

【深度学习】pytorch——Tensor（张量）详解

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~pytorch——Tensor简介创建Tensortorch.Tensor()和torch.tensor()的区别torch.Tensor()torch.tensor()tensor可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）和更高维的数组（高阶数据）。标量(scalar)向量(vector)矩阵(matrix)常用Tensor操作调整

今天有没有吃饱饱·2023-11-03 07:21

数据并行(DP)、张量模型并行(TP)、流水线并行(PP)

数据并行数据集分为n块，每块随机分配到m个设备(worker)中，相当于m个batch并行训练n/m轮，模型也被复制为n块，每块模型均在每块数据上进行训练，各自完成前向和后向的计算得到梯度，对梯度进行更新，更新后，再传回各个worker。以确保每个worker具有相同的模型参数。三种主流数据并行的实现方式，详见：图解大模型训练之：数据并行上篇(DP,DDP与ZeRO)-知乎图解大模型训练之：数据并

yuncy_lucky·2023-11-03 07:15

pytorch笔记：split

torch.split是PyTorch中的一个函数，用于将张量按指定的大小或张量数量进行分割1基本使用方法torch.split(tensor,split_size_or_sections,dim=0)

UQI-LIUWJ·2023-11-03 05:11

学习 | PyTorch

PyTorch的核心是Tensor（张量）数据结构，类似于NumPy的多维数组，但具有更高的性能和扩展性。PyTorch的Tensor支持GPU加速，可以在GPU上进行高效的张量计算，从

wo_shi_he_song_fa·2023-11-03 02:42

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow的基本概念是张量（Tensor），它是一个多维数组。而TensorFlow中的计算是构建在计算图上的，计算图由一系列节点组成，每个节点代表一个计算操作。

Stephen_CY666·2023-11-02 14:04

TensorFlow js. 官方教程

在不直接处理张量的情况下编写ML程序想要开始机器学习，同时不用担心任何类似张量或优化器的低级细节吗？

TensorFlow 社区·2023-11-02 13:08

1.使用tensorflow

1.张量和操作tensorflow对张量的操作实际上和numpy差不多，不够有所差距，numpy的数据可以随时被修改，但是tensorflow的数据要分情况。

歌者文明·2023-11-02 13:29

PyTorch 数据并行处理

你可以将模型放在一个GPU：device=torch.device("cuda:0")model.to(device)然后，你可以复制所有的张量到GPU：mytensor=my_t

燕洼仙草·2023-11-02 12:27

TensorFlow 的应用场景有哪些

TensorFlow的基本概念包括：Tensor：Tensor是TensorFlow中的核心数据结构，它是一个多维数组，可以表示向量、矩阵、张量等。

泰海科技志胜·2023-11-02 07:08

深度学习_7_实战_点集最优直线解_优化版代码解析

fromtorchimportnndefload_array(data_arrays,batch_size,is_train=True):dataset=data.TensorDataset(*data_arrays)#解包传递，转成张量类型

Narnat·2023-11-02 02:19

【深度学习】pytorch——快速入门

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~pytorch快速入门简介张量（Tensor）操作创建张量向量拷贝张量维度张量加法函数名后面带下划线`_`的函数索引和切片Tensor和Numpy的数组之间的转换张量

今天有没有吃饱饱·2023-11-02 01:49

torch基本功能介绍

torch的基本功能torch:张量的相关运算，eg:创建、索引、切片、连续、转置、加减乘除等相关运算。torch.nn:包含搭建网络层的模块（modules)和一系列的loss函数。

空格为什么不行·2023-11-01 23:53

关于pytorch张量维度转换及张量运算

关于pytorch张量维度转换大全1tensor.view()2tensor.reshape()3tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()3.1tensor.squeeze

Alexa2077·2023-11-01 23:48

关于pytorch张量维度转换大全