张量第16页

CNN 网络结构简介

通常，输入的图片大小相同，如100×100100\times100100×100，输出的分类为one-hot形式：输入数据的格式为tensor（张量），维数为：宽度×\times×高度×\times×channel

星海浮生·2023-10-28 04:48

tensor的不同维度种类

几种形状的tensor0维标量（scalar)，1维向量（vector),二维矩阵（matrix),3维以上n维张量scalarimporttorchtorch.

Che_Che_·2023-10-27 22:11

38 深度学习（二）：tensorflow基础介绍

文章目录tensorflow基础介绍基础张量自定义损失函数自定义模型和激活函数图函数（略）自动求导机制自定义fittensorflow基础介绍基础张量importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspd

Micoreal·2023-10-27 20:13

深度学习：张量介绍

张量[1]是向量和矩阵到n维的推广。了解它们如何相互作用是机器学习的基础。简介虽然张量看起来是复杂的对象，但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。

冷冻工厂·2023-10-27 17:02

Pytorch代码入门学习之分类任务（二）：定义数据集

importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms二、下载数据集2.1代码展示#定义数据加载进来后的初始化操作：transform=transforms.Compose([#张量转换

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:19

计算成像论文速递 | ICCV 2023, Learned Compressive Representations for Single-Photon 3D Imaging

R.X. NLOS·2023-10-27 12:30

PyTorch

PyTorch入门序1简介2张量Tensor2.1张量基础2.2张量与存储2.3尺寸、存储偏移与步长2.4数据类型2.5索引张量2.6与NumPy的互通性2.7序列化张量2.8将张量转移到GPU上运行2.9

after 19.·2023-10-26 07:18

为什么Open3D可视化TensorFlow张量速度超慢

问题描述在使用Open3D可视化TensorFlow张量表示的点云时速度超慢原因分析可能是因为Open3D没有针对tf.Tensor做优化，也可能是tf.Tensor本身没有对张量的操作做优化，所以可能如果要在

Ly.Leo·2023-10-26 03:48

37 深度学习（一）：查看自己显卡的指令|张量|验证集|分类问题|回归问题

文章目录查看自己显卡的指令框架选什么张量的阶数验证集存在的意义分类问题一般的全连接的代码格式（板子）上面训练的详解一些省略梯度消失和梯度爆炸Dropout回归问题一般回归的全连接的板子batch-size

Micoreal·2023-10-26 02:29

【pytorch】pytorch中的高级索引

这里只介绍pytorch的高级索引，是一些奇怪的切片索引基本版a[[0,2],[1,2]]等价a[0,1]和a[2,2]，相当于索引张量的第一行的第二列和第三行的第三列元素；a[[1,0,2],[0]]

leSerein_·2023-10-26 00:44

期待

早上的晨修，在这张量子卡里开启当你看到这张卡片的时候，你有什么想法？有什么感受？有没有联想到什么事件或者人？

遥远的楼兰姑娘·2023-10-25 21:13

加权交叉熵损失函数

在使用加权交叉熵损失函数时，可以根据需要为每个类别分配一个权重，这个权重可以是一个1D张量。在计算损失函数时，每个样本的损

无妄无望·2023-10-25 17:59

CUTLASS: Implicit GEMM Convolution

卷积接受激活张量并对其应用滑动滤波器以产生输出张量。Introduction此版本的CUTLASS包含几个与卷积相关的工件。

图波列夫·2023-10-25 09:28

Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs

文章研究了NVIDIA的Volta和Turing架构中张量核的设计，并提出了Volta中张量核的架构模型。基于GPGPU-Sim实现该模型，并且支持CUTLASS运行。

图波列夫·2023-10-25 09:19

Tensorflow(5) Tensorflow中tf.nn.conv2d()方法详解

input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)参数：input:输入的要做卷积的图片，要求为一个张量

冰魂铁心·2023-10-25 07:44

（PyTorch）PyTorch中的常见运算（*、@、Mul、Matmul）

1.矩阵与标量矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。

Think@·2023-10-25 06:15

动手学深度学习—网络中的网络NiN（代码详解）

1.NiN块卷积层的输入和输出由四维张量组成（样本，通道，高度，宽度）全连接层的输入和输出通常是二维张量（

緈福的街口·2023-10-24 20:55

PyTorch_Note03_张量的基本操作与线性回归

本篇为在深度之眼学习PyTorch笔记之一ThisisoneofthenotesfromtheDeepshare1张量的基本操作(拼接、切分、索引以及变换)1.1张量的拼接使用torch.cat()将张量按维度

Evan郭一凡·2023-10-24 20:59

torch.expand()函数用法

`torch.expand()`是PyTorch中用于扩展张量（tensor）维度的函数。它用于在指定维度上复制数据，以匹配目标形状。

萝北村的枫子·2023-10-24 18:25

PyTorch升维和降维

降维torch.squeeze(input,dim=None)->Tensorinput：输入张量数据dim：默认为None，如果不指定值，会删除input所有维度为1的数据，如inputshape(A

chenxi yan·2023-10-24 17:45

torch张量的降维与升维

文章目录一、降维和升维未完待续....一、降维和升维squeeze和unsqueeze是torch张量常用的降维与升维的一种方式，但这种方式只能增添或减少大小为1的维度，如下：x1=torch.randn

想要躺平的一枚·2023-10-24 17:14

【Keras】keras流程简介

（1）文本文件：需要被读取为字符串张量，然后拆分成单次，最后单次需要索引并转换为整型张量。（2）图像：需要解码为整数张量，然后将其

不断进步的咸鱼·2023-10-24 08:26

深度学习_6_实战_直线最优解_代码解析

问题描述：上述题目的意思为，人工造出一些数据点，对我们的模型y=Xw+b+∈进行训练，其中标准模型如下：其中W和X都为张量，我们训练的模型越接近题目给出的标准模型越好训练过程如下：人造数据集：说人话，自己利用代码随机创造一些有规律的点

Narnat·2023-10-24 04:25

深度学习入门 ---- 张量(Tensor)

文章目录张量张量在深度学习领域的定义张量的基本属性使用PyTorch安装PyTorch查看安装版本创建张量常用函数四种创建张量的方式和区别四则运算张量张量在深度学习领域的定义张量（tensor）是多维数组

小鱼干儿♛·2023-10-23 22:53

【Python · PyTorch】数据基础

数据基础1.数据操作1.1入门1.2运算符1.3广播机制1.4索引和切片1.5节省内存1.6转化为其他Python对象2.数据预处理2.1读取数据集2.2处理缺失值2.3转换为张量格式本文介绍了PyTorch

L Jiawen·2023-10-23 20:16

5.data_parallel_tutorial

PyTorch非常容易就可以使用多GPU，用如下方式把一个模型放到GPU上：device=torch.device("cuda:0")model.to(device)GPU:然后复制所有的张量到G

许志辉Albert·2023-10-23 18:13

Pytorch详细教程——11.CNN Flatten Operation Visualized

11.CNNFlattenOperationVisualized-TensorBatchProcessingForDeepLearning这一节课我们将形象的对一个灰度图像张量进行flatten操作，并将展示如何在一个张量中

爱冒险的梦啊·2023-10-23 15:35

CNN记录】pytorch中flatten函数

pytorch原型torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)作用：将连续的维度范围展平维张量，一般写再某个nn后用于对输出处理，参数：start_dim：开始的维度

侵蚀昨天·2023-10-23 15:00

pytorch——张量的维度变换

view和reshape两者用法完全相同x=torch.rand(4,3,28,28)a=x.view(4,3,28*28)print(a.shape)一定要记住原始数据的存储方式，不然无法恢复数据如果维度变换后数据量出现变化，则会提示不能变换维度squeeze和unsqueezesqueeze——减少维度unsqueeze——增加维度#在哪一个位置增加一个维度x=torch.rand(4,3,2

独孤醉人·2023-10-23 13:01

pytorch中的张量纬度变化

pytorch中的张量纬度变化1.张量元素的顺序我们一般常用的是4维张量，即(N∗H∗W∗C)(N*H*W*C)(N∗H∗W∗C)。张量的排列是从最后一维开始排，然后依次排到第一维。

hei_hei_hei_·2023-10-23 13:30

Pytorch之张量维度及不同维度的操作

维度为0,0维张量也叫标量1维度为1,0维张量也叫矢量[1,2]维度为2,0维张量也叫矩阵[[1,2],[3,4]]维度为3,0维张量也叫矩阵数组[[[1,2],[3,4]],[[1,2],[3,4]]

ZcsLv_zyq·2023-10-23 13:29

在pytorch中对于张量维度的理解

原文参考链接：https://blog.csdn.net/qq_36930921/article/details/121670945.https://zhuanlan.zhihu.com/p/356951418张量的计算

梦在黎明破晓时啊·2023-10-23 13:58

TensorFlow1.x 笔记

文章目录一、概述二、环境安装三、快速入门1、计算模型-计算图2、数据模型-张量3、运行模型-会话4、tensorflow编程步骤5、TensorFlow编程基础6、Tensorflow可视化7、实例拟合一元二次函数四

spiderA·2023-10-23 13:58

torch.jit.trace与torch.jit.script

torch.jit.trace将一个特定的输入（通常是一个张量，需要我们提供一个input）传递给一个PyTorch模型，torch.jit.trace会跟踪此input在model中的计算过程，然后将其转换为

bug404_·2023-10-23 09:03

【模型推理优化学习笔记】张量并行和流水线并行简介

张量并行当每个张量被分成多个块时，就会发生张量并行性，并且张量的每个块都可以放置在单独的GPU上。

Go 鹏ya·2023-10-22 23:11

tensorflow tf.pad解析

tf.pad的作用是填充它的表达式如下：pad( tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None)tensor是要填充的张量padings也是一个张量，

Zhang Beiqing·2023-10-22 23:56

TensorFlow 什么是Tensor(张量)

image.png张量就是流动的概念image.png张量的维度阶image.pngnumpy中的介绍image.pngimage.pngimage.pngimage.png

宁静消失何如·2023-10-22 22:53

记录一下一些卷积模块

具体来说，如果有一个输入张量和一个卷积核张量，两个张量的形状分别为(N,Cin,Hin,Win)(N,C

鱼小丸·2023-10-22 19:13

自然语言处理---RNN经典案例之使用seq2seq实现英译法

编码器首先处理中文输入"欢迎来北京"，通过GRU模型获得每个时间步的输出张量，最后将它们拼接成一个中间语

lichunericli·2023-10-22 13:29

自然语言处理---文本预处理概述

文本预处理概述文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作，才能符合模型输入的要求，如：将文本转化成模型需要的张量，规范张量的尺寸等，而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择，提升模型的评估指

lichunericli·2023-10-22 12:14

设置YOLO-V8的参数

包括图像、URL、PIL图像、OpenCV、NumPy数组、Torch张量、CSV文件、视频、目录、通配符、YouTube视频和视频流。

hzp666·2023-10-22 11:39

PyTorch错误解决：‘Tensor‘对象不可调用

错误原因：此错误通常发生在尝试调用一个张量（Tensor）对象时。在PyTorch中，张量是表示多维数组的主要数据结构。当我们尝试像调用函数一样使用张量时，就会出现此

StyVue·2023-10-22 09:02

torch.Size([])与torch.Size([0])的区别

torch.Size([])：表示一个标量（scalar），即一个没有维度的张量。这个张量没有任何轴或维度，因此它只包含一个单一的数值，通常用于表示一个单一的值。

别发呆了！！！·2023-10-22 08:40

2018上半年GitHub上最热门的开源项目

图节点表示数学运算，而图边表示在它们之间流动的多维数据数组（张量）。这种灵活的架构使您可以将计算部署到

编程微刊·2023-10-22 04:38

15.Tensor Product vs. Kronecker Product

此处是为澄清她两的区别，这两个事物都用的相同的符号表示，即这个圈数符号，它在数学中有许多不同的含义，本文讨论的是：“张量积”，它是对张量的运算；以及“Kronecker”积，它是对数组的运算。

往797·2023-10-22 01:41

13.Tensor Product：Vector - Covector Pairs

如上图：张量是使用张量积组合在一起的向量和协向量的集合。所以，向量和协向量就像是所有其他张量的基本构建块，右边的两个张量，线性Map和双线性形式两个张量，如何用向量和协向量的乘积表示？

往797·2023-10-22 01:40

14.Tensor Product：Covector-Covector Pairs

该文张量积仍使用一些非标准的符号。左边的将是本文使用的，右边的是标准。