张量

第29章 反称张量，梯度，旋度

接下来就是梯度，这里也是一个张成空间，是对之前的偏导数构成的矩阵，形成的张量空间，这
挥刀杀G·2024-01-27 02:28

第31章 特征值来源

现在可能只讲一下特征值，可能会有一点点深，不过还挺好理解，接着前面讲的反称张量，给出特征值的来源闵可夫斯基空间，说一下折腾出来的思路，之前提到过矩阵的时空特性，列的时间性和行的空间性，那么就顺着这个思路
挥刀杀G·2024-01-27 02:28

TensorRT英伟达官方示例解析（二）

文章目录系列文章目录前言一、03-BuildEngineByTensorRTAPI1.1建立Logger（日志记录器）1.2Builder引擎构建器1.3Network网络具体构造1.4Profile指定输入张量大小范围
小豆包的小朋友0217·2024-01-27 00:55

Difference Between [Checkpoints ] and [state_dict]

1.状态字典(state_dict):状态字典是PyTorch提供的一个Python字典对象，将每个层的参数（权重和偏置）映射到其相应的PyTorch张量。它表示模型参数的当前状态。
挪威的深林·2024-01-26 14:13

【01】深度学习——数学基础 | 线性代数 | 微积分 |概率

scalar)1.2向量(Vector)1.2.1模长和范数1.2.2单位向量1.2.3向量的内积1.2.4向量的外积1.3矩阵(Matrix)1.3.1矩阵转置1.3.2矩阵乘法1.3.3矩阵乘法的性质1.4张量
花落指尖❀·2024-01-26 10:53

AI学习(3): PyTorch-初识张量

1.介绍PyTorch中的张量（tensor）是其核心数据结构，表示任意维度的数组。张量可以用于存储和处理数据，是PyTorch中的基本构建模块。
猿码记·2024-01-26 07:31

深度之眼Pytorch框架训练营第三期（1）——张量简介与创建

张量简介与创建1.张量的概念张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。
aidanmomo·2024-01-25 22:58

libtorch学习相关

除此之外，由于Libtorch中的大部份接口都是与Pytorch一致的，所以Libtorch还是一个很强大的张量库，有着类似Pytorch的清晰接口，这在C++中很难得的。
一位不愿暴露自己的小可爱·2024-01-25 21:32

libtorch学习第二

张量创建的几种方式估计大多数人都是第3种用的多#include#includeusingstd::cout;usingstd::endl;intmain(){autob=torch::zeros({3,4
吴天德少侠·2024-01-25 21:28

张量的shape

torch.randint返回一个张量，从标准正态分布随机抽取一组数。
tensor.shape·2024-01-25 15:31

【pytorch进阶】| tensor张量的T和H 分别是什么？转置和共轭转置

文章目录1T代表转置（Transpose）2H代表共轭转置在调试过程中，可以看到tensor张量有T和H的属性Whatdoesthetensor’s“H”,“T”attributesmean?
Qodicat·2024-01-25 13:48

【pytorch进阶】| 各类张量形状变化函数总结对比分析，view，reshape，pernute，transpose，squeeze，unsqueeze

2view_as（）函数3reshape（）函数4permute（）函数5transpose（）函数6squeeze（）函数和unsqueeze（）函数1view（）函数1.1基本用法view是将一个张量改变形状函数原型
Qodicat·2024-01-25 13:18

【易混区分】 tensor张量 Numpy张量的各种矩阵乘法、点积的函数对比 (dot, multiply,*,@matmul)

文章目录1矩阵运算基本概念1.1点积1.2矩阵乘法2dot()3multiply（）和*4matmul和@1矩阵运算基本概念1.1点积又称为数量积、标量积（scalarproduct）或者内积（innerproduct）它是指实数域中的两个向量运算得到一个实数值标量的二元运算。也就是对应元素的位置相乘举例：对于向量a=(x1,y1)和b=(x2,y2)，他们的点积就是a⋅b=x1x2+y1y2a=
Qodicat·2024-01-25 13:16

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-01-25 13:21

李沐《动手学深度学习》深度学习计算

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-01-25 13:47

张量计算和操作

一、数据操作1、基础importtorchx=torch.arange(12)#x:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])x.shape#torch.Size([12])x.numel()#12x=x.reshape(3,4)#tensor([[0,1,2,3],#[4,5,6,7],#[8,9,10,11]])torch.zeros((2,3,4))#tensor
南宫凝忆·2024-01-25 08:30

【小呆的力学笔记】弹塑性力学的初步认知二：应力分析(1)

文章目录1.1一点的应力状态1.2一点主应力状态1.3应力偏张量、球张量、应力不变量1.1一点的应力状态物体在受到外力或者自身不均匀的温度场等作用时，在其内部会产生内力，物体的内力与方向和截面都有关系。
努力的骆驼·2024-01-25 07:53

TensorFlow

TensorFlow的基本概念包括以下几个方面：张量（Tensors）：TensorFlow使用张量来表示数据，可以将其想象为多维数组。张量可以是常量或变
先------------------·2024-01-24 13:48

Pytorch学习笔记(2) Autograd(自动求导) —— PyTorch的核心

一、Tensor(张量)torch.Tensor是程序包的
银色尘埃010·2024-01-24 10:53

PyTorch

文章目录总述常见模块torch张量总述PyTorch是一个由Facebook开发的开源机器学习框架，主要用于深度学习任务。
JNU freshman·2024-01-24 08:52

深度学习技术栈 —— Pytorch之TensorDataset、DataLoader

二、从.csv文件-->tensor张量总结前言简单来说，TensorDataset与DataLoader这两个类的作用，就是将数据读入并做整合，以便交给模型处理。
键盘国治理专家·2024-01-24 07:50

16、pytorch中张量的8种创建方法

在PyTorch中，可以使用多种方法来创建张量。
小树苗m·2024-01-24 07:49

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

在PyTorch中，当你计算某个张量的梯度时（比如通过调用.backward()函数），这个梯度会被累积到.grad属性中，而不是被替换掉。这意味着，每次计算梯度，新的梯度值会被加上旧的梯度值。
ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

深度学习 pytorch的使用（张量2）

深度学习pytorch的使用（张量1）五、张量索引操作简单行、列索引、列表索引、范围索引、布尔索引、多维索引importtorch#数据data=torch.randint(0,10,[4,5])print
在路上哟～·2024-01-23 10:13

Python中如何将列表的列表转换成简单的列表，并删除过滤掉重复的元素

有时候需要将一个列表的列表（矩阵或张量）转换成列表，然后再进行处理。最近发现一个处理这种问题的小技巧，不用每次写一段代码就可以完成了。
zhonguncle·2024-01-23 07:16

day01 深度学习介绍

饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh激活函数（3）非饱和激活函数①⚠️ReLU激活函数②LeakyRelu激活函数③ELU激活函数1.3pytorch安装+入门1、pytorch安装2、Tensor张量
柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

用BEVformer来卷自动驾驶-4

书接前文前文链接：用BEVformer来卷自动驾驶-3(qq.com)上文书介绍了BEVformer是个啥，以及怎么实现Deformable-attention我们继续BEVformer的输入数据格式：输入张量
周博洋K·2024-01-22 22:50

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。
絮沫·2024-01-22 20:24

Pytorch数据操作

数据操作#导入PyTorchimporttorch[张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度]。
白云如幻·2024-01-22 09:01

标量、向量、矩阵和张量的区别？

标量、向量、矩阵和张量是数学和物理学中常用的概念，它们在多维数据表示和处理中扮演着关键角色。下面是这些概念的基本区别：标量（Scalar）:-标量是单个数字，用于表示单一的量。-它没有方向。
CA&AI-drugdesign·2024-01-22 08:18

深度学习 pytorch的使用（张量1）

一、张量的创建PyTorch是一个Python深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。PyTorch中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。
在路上哟～·2024-01-22 07:33

Pytorch报错RuntimeError: one_hot is only applicable to index tensor.

报错RuntimeError:one_hotisonlyapplicabletoindextensor.这个错误表明你正在尝试对非索引张量（indextensor）（也就是非整形张量，如浮点型）应用one_hot
Qodi·2024-01-22 07:59

深度学习基础之数据操作

深度学习中最常用的数据是张量，对张量进行操作是进行深度学习的基础。以下是对张量进行的一些操作：首先我们需要先导入相关的张量库torch。
丘小羽·2024-01-22 07:27

Tensorflow之张量

计算模型例子：importtensorflowastf#tf.constant是一个计算，这个计算的结果为一个张量，保存在变量a中。
HeoLis·2024-01-21 23:30

PyTorch中torch.cat函数和torch.stack函数说明

torch.cat定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→Tensor参数：tensors(SequenceofTensors)：要连接的张量序列。
实名吃香菜·2024-01-21 20:26

python深度学习—第6章（波斯美女）

第6章深度学习用于文本和序列6.1处理文本数据与其他所有神经网络一样，深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。
weixin_42963026·2024-01-21 13:55

Tensorflow 入门基础——向LLM靠近一小步

目录1.tensflow的数据类型1.1数值类型1.2字符串类型1.3布尔类型的数据2.数值精度3.类型转换3.1待优化的张量4创建张量4.1从数组、列表对象创建4.2创建全0或者1张量4.3创建自定义数值张量
柳小葱·2024-01-21 07:37

李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-01-21 04:16

李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归目录系列文章一
丁希希哇·2024-01-21 04:46

【TensorFlow】TensorFlow（机器学习框架）的简要介绍

TensorFlow的基本概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。张量是多维数组，用于表示数据。计算图是一系列张量操作的描述，用于定义模型的结构和计算过程。
HackPig520·2024-01-20 22:59

Python：最简单的神经网络分类模型(附带详细注释说明）+ 训练结果可视化+ 模型可视化

#神经网络的搭建--分类任务##PyTorch由4个主要包装组成：#1.Torch：类似于Numpy的通用数组库，可以在将张量类型转换为（torch.cuda.TensorFloat）并在GPU上进行计算
深耕智能驾驶·2024-01-20 20:03

AI学习(2): PyTorch2.x环境安装

PyTorch支持广泛的机器学习和深度学习算法，并基于强大的GPU加速计算库CUDA，提供了高效的张量计算（如数组计算）和深度神经网络功能。PyTorch的主要特性:易用性：PyTorch
猿码记·2024-01-20 16:55

[pytorch]Variable(x.data, requires_grad=False) 报错NameError: name ‘Variable‘ is not defined

在新的版本中，你可以直接使用torch.Tensor，因为现在的张量已经具有Autograd功能。所以，你可以
徐心兰·2024-01-20 14:32

9大PyTorch最重要的操作 ！！

文章目录前言1.张量创建和基本操作2.自动求导（Autograd）3.神经网络层（nn.Module）4.优化器（Optimizer）5.损失函数（LossFunction）6.数据加载与预处理7.模型保存与加载
JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:59

第1周：Day 4-5 - 张量（Tensors）操作

第1周：Day4-5-张量（Tensors）操作在这两天里，我们将专注于学习和实践PyTorch和TensorFlow中的张量操作。
M.D·2024-01-20 09:46

关于大模型学习中遇到的2

PyTorch提供了两个主要的功能：多维张量的操作：PyTorch提供了一个类似于NumPy的库，用于对多维数组（也称为张量）进行操作。
ringthebell·2024-01-20 09:37

动手学深度学习3 数据操作+数据预处理

数据操作+数据预处理1.基础数据结构-N维数组2.数据操作实现--基础的张量运算1.张量--创建与赋值1.数据生成--创建torch.arange2.张量的属性--shape、numel3.reshape
陌上阳光·2024-01-20 04:48

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow的基本概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。张量是多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。计算图是由一系列节点和边组
雪梅零落·2024-01-20 03:13

理解pytorch系列：布尔索引是怎么实现的

在PyTorch中，布尔索引是使用布尔类型的张量来选择元素的一种方式。布尔张量通常具有与被索引张量相同的形状，并且每个布尔值决定是否选择对应位置的元素。
zhaoyqcsdn·2024-01-19 22:59

每次一篇10分钟，小步快跑攻陷Tensorflow（变量）

什么是变量(Variable)在TensorFlow中，变量是特殊的张量，它的值可以是一个任何类型的张量。变量存储的是持久张量，当训练模型时，变量可用用来存储和更新参数。注意变量使用前一定要初始化。
一块自由的砖·2024-01-19 17:43
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