张量第3页

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

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

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

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

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

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

TypeError: list indices must be integers or slices, not list

通过rand.shuffle实现训练数据的随机化，结果因为传入的数据是没有tokenized的（就是一堆原始的字符串，并且是用list保存的，tokenize之后应该是一个torch.tensor类型的张量

m0_68138877·2024-09-08 07:54

【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍

参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。返回值返回一个一维张量，包含了从0到n-1的随机排列。使用示例下面是一个基本的使用示例，展示了如何使用torch.ran

读思辨·2024-09-07 05:22

pytorch torch.einsum函数介绍

torch.einsum是PyTorch中一个强大且灵活的张量运算函数，基于爱因斯坦求和约定进行操作。它允许用户通过简单的字符串表达式来定义复杂的张量运算，代替显式的循环或多个矩阵乘法操作。

qq_27390023·2024-09-06 23:52

pytorch tensor.expand函数介绍

在PyTorch中，tensor.expand()是一个用于扩展张量维度的函数。一、函数作用它允许你在不复制数据的情况下，将张量的形状扩展到指定的维度大小。

qq_27390023·2024-09-06 23:22

深度学习之深度学习框架——Tensorflow

Tensorflow的特点Tensorflow基础Tensorflow的编程习惯Tensorflow的设计基本思想Tensorflow进阶图创一个新的图——tf.Graph()op有哪些会话会话的run()方法张量张量的阶张量的数据类型张量的属性张量的静态形状和动态形状张量操作

只求毕业·2024-09-06 20:01

pytorch torch.squeeze函数介绍

在PyTorch中，torch.squeeze(input,dim=None)函数用于去除张量中尺寸为1的维度。一、函数参数input：输入张量。

qq_27390023·2024-09-05 06:44

pytorch view 函数介绍

view是PyTorch中用于改变张量形状（tensorshape）的函数。与其他形状转换操作不同的是，view并不改变张量的数据，而是返回一个新的张量，该张量与原始数据共享内存。

qq_27390023·2024-09-01 01:43

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

具体来说，nn.MSELoss()函数的输入是两个张量，即模型的真实值和预测值，输出是一个标量，表示两个张量之间的均方误差。

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数

Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:22

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数一、简介torch.repeat_interleave是PyTorch库中的一个函数，它用于重复张量中的元素。

Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:19

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。TensorFlow的基本概念包括：1.张量（Tensors）：在TensorFlow中，数据以张量的形式表示。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

Bert中文预训练模型（Bert-base-chinese）

介绍Bert-base-chinese模型是一个在简体和繁体中文文本上训练得到的预训练模型，具有以下特点：12个隐层输出768维张量12个自注意力头110M参数量该模型的主要作用是获取每个汉字的向量表示

好好学习Py·2024-08-30 22:14

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch 基础学习

文章索引：PyTorch基础学习（1）-快速入门PyTorch基础学习（2）-张量TensorsPyTorch基础学习（3）-张量的数学操作PyTorch基础学习（4）-张量的类型PyTorch基础学习

花千树-010·2024-08-30 12:07

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

在PyTorch中，permute方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。