张量

室内定位相关中文期刊/学报笔记

基于扩散模型的室内定位射频指纹数据增强方法2.2023基于CHAN的改进卡尔曼滤波室内定位算法3.2022基于自适应蝙蝠算法的室内RFID定位算法4.2017基于核函数特征提取的室内定位算法研究5.2021基于CSI张量分解的室内
醉酒柴柴·2024-01-17 12:27

PyTorch 还提供的几种连接张量的方法

1.torch.stack()方法：行为：创建一个新的维度，并在该维度上堆叠张量。结果张量的维度比原始张量多一维。适用场景：当需要在新的维度上堆叠张量时，特别是在创建新批次或样本时。
阿罗的小小仓库·2024-01-17 09:48

深度学习预备知识-数据存储、数据预处理

首先，我们介绍n维数组，也称为张量（tensor）。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。存储有很多中方式,比如:x=np.arange(12)x=torch.arang
良子c·2024-01-17 08:14

第21章 从讲函数偏到了讲二次型，离大谱，又到了纯量积

P1，P2，L构成的是第一个空间，p是第二个空间这里用张量乘法，得到的凯莱矩阵的那种排列就被叫做张量积，这里给出一个理解就是有
挥刀杀G·2024-01-17 06:02

神经网络｜张量tensor（待完善）

文章目录tensor/张量什么是tensor？如何用代码实现tensortensor在神经网络中的应用其他tensor/张量什么是tensor？
晓源Galois·2024-01-16 11:51

Pytorch中torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()几个函数的说明

：整数序列，定义了输出张量的形状。out(Tensor,可选)：输出张量。返回值：一个新的张量，包含了在区间[0,1)上均匀分布的随机数。
实名吃香菜·2024-01-16 08:57

深入浅出Pytorch宝典1.0

文章目录前言1.张量操作2.自动微分3.数据加载和处理4.模型构建和训练5.预训练模型和迁移学习6.调试和性能7.高级特性总结torch中主要的数据对象主要特点和功能张量的创建数据处理和转换1.
knighthood2001·2024-01-16 08:22

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4
Dymc·2024-01-16 08:50

科学计算Numpy

科学计算的容器：1.Numpyarray数组2.TensorFlow,PyTorch,PaddlePaddledtensor张量科学计算的算法：统计学指标#随机数importrandom#标准写法scores
AI天任·2024-01-16 07:39

【Python】torch中的.detach（）函数详解和示例

在PyTorch中，.detach()是一个用于张量的方法，主要用于创建该张量的一个“离断”版本。这个方法在很多情况下都非常有用，例如在缓存释放、模型评估和简化计算图等场景中。.
木彳·2024-01-16 06:02

【Python】tensor格式数据转为图像，并保存图像详解和示例

importtorchimportcv2importnumpyasnp#创建一个示例张量（tensor）input_tensor=torch.randn((1,480,640))#将张量转换为NumPy
木彳·2024-01-16 06:56

torch: 返回最大的几个值--topk()

torch.topk()是PyTorch中的一个函数，用于从张量（tensor）中选取最大的k个值及其对应的索引。这个函数对于需要找到最大值或者对数据进行排序的场景非常有用。
湫兮之风·2024-01-15 20:30

Pytorch：torch.repeat_interleave()用法详解

torch.repeat_interleave()是PyTorch中的一个函数，用于按指定的方式重复张量中的元素。
北方骑马的萝卜·2024-01-15 19:49

tensor.topk 以及tensor.argmax

tensor.argmaxtorch.topk(input,k,dim=None,largest=True,sorted=True,***,out=None)参数说明-input(Tensor)-输入张量
wenjurongyu·2024-01-15 08:32

PyTorch损失函数（二）

none：逐个元素计算损失，返回一个与输入大小相同的张量。sum：将所有元素的损失求和，返回一个标量值。mean：计算所有元素的加权平均损失，返回一个标量值。例如，如果输入是一个大小为(batch_s
-恰饭第一名-·2024-01-15 07:21

Pytorch中的标准维度顺序

在PyTorch中，如果一个张量包括通道数（C）、宽度（W）、高度（H）和批量大小（N），那么它的标准维度顺序是[N,C,H,W]，即：第一个维度N是批量大小，表示一次处理的样本数。
实名吃香菜·2024-01-15 07:49

强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）

一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。
还有你Y·2024-01-14 22:03

神经网络卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化实例

目录一，要想计算图像尺寸，先要了解基础卷积等计算公式二，了解神经网络的网络结构三，举例分析一下代码的输出尺寸四，获取每一层的输出张量一，要想计算图像尺寸，先要了解基础卷积等计算公式1.计算公式设：图像宽为
滑稽的猴子·2024-01-14 10:36

动手学深度学习

首先，我们介绍维数组，也称为张量（tensor）。使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。无论使用哪个深度学
伟伟好帅·2024-01-14 07:01

李沐—动手学深度学习笔记

预备知识2.1数据操作2.1.3.广播机制2.1.4.索引和切片2.1.5.节省内存2.1.6.转换为其他Python对象2.2.数据预处理2.2.1.读取数据集2.2.2.处理缺失值2.2.3.转换为张量格式
比三毛多一根头发·2024-01-14 07:30

李沐《动手学深度学习》预备知识 张量操作与数据处理

目录一、数据操作（一）张量的创建（二）张量的运算（三）张量的广播机制（四）索引和切片（五）转换为其他Python对象二、数据预处理（一）数据集读取（二）缺失值处理（三）转换为张量格式教材：李沐《动手学深度学习
丁希希哇·2024-01-14 07:29

Task 2

2、然后是学习了一些numpy库的基础知识，比如如何创建张量、如何访问它的大小等。3、紧接着是一些运算符，包括逻辑运算符和算术运算符，与C语言基本一致，同时我了解到了如何把两个torch张量连接起来。
爱敲代码的农农·2024-01-14 07:27

深度学习（动手学深度学习pytorch）1

目录预备知识数据操作数据预处理线性代数微积分预备知识数据操作1.行对应样本，列对应属性2.张量（n维数组），Numpy包中的ndarray。
智能打工人·2024-01-14 07:26

李沐 《动手学深度学习》预备知识 线性代数与微积分

系列文章目录李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量（二）张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二
丁希希哇·2024-01-14 07:52

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 线性回归

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目录系列文章一、线性回归（一）线性回归的基本元素（二）随机梯度下降（三）矢量化加速（实例化说明）（四
丁希希哇·2024-01-14 06:01

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

深度学习笔记（四）——使用TF2构建基础网络的常用函数+简单ML分类实现

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课TF2基础常用函数1、张量处理类强制数据类型转换：a1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(a1)a2=tf.cast
絮沫·2024-01-14 00:09

深度学习笔记（三）——NN网络基础概念（神经元模型，梯度下降，反向传播，张量处理）

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念，广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning，而是一个相对的，能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法
絮沫·2024-01-14 00:39

torch.where()函数

PyTorch提供了一个强大的函数torch.where()，它使得基于条件的张量操作变得既简单又高效。本文将深入探讨torch.where()的用法，并通过示例展示它在不同场景中的应用。
uestc_Venn·2024-01-13 18:05

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架

可以是标量、向量、矩阵或更高维度的张量。图（Graph）：TensorFlow使用图来表示计算任务。图由节点和边组成，每个节点代表一个操作（操作可以是数学运算、数据读取、模型训练等），
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-13 15:24

PyTorch核心--tensor 张量 ！！

文章目录前言张量的概念1.张量的定义2.张量的属性3.张量的形状张量的原理1.存储（storage）2.形状（shape）3.步幅（stride）张量的操作1.数学运算2.逻辑运算3.索引和切片4.形状操作
JOYCE_Leo16·2024-01-13 11:33

用freesurfer对扩散指标（FA，MD）进行VBA分析（基于体素的分析）-dt_recon

DTIGLM拟合和张量构造。包括创建：tensor.nii–mapsofth
MRI_lab·2024-01-13 09:40

用通俗易懂的方式讲解：一文讲透主流大语言模型的技术原理细节

2、大语言模型的分布式训练技术：数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D并行、零冗余优化器ZeRO、CPU卸载技术ZeRo-offload、混合精度训练、激活重计算技术、FlashAttention、PagedAt
机器学习社区·2024-01-13 02:47

HarmonyOS：使用MindSpore Lite引擎进行模型推理

张量：它与数组和矩阵非常相似，是MindSporeLite网络运算中的基本数据结构。Float16推理模式：Float16又称
码中之牛·2024-01-12 22:56

图像分类模型评估之用python绘制ROC曲线绘制

加载的训练数据是张量！！！在模型训练完成后，可以通过绘制ROC曲线来评估模型的分类性能。
running鸿·2024-01-12 22:02

Pytorch基础：张量Tensor

Pytorch基础：张量Tensor1.张量类（Tensor）2.数值类型3.创建方法3.1从内置数据类型创建3.2从numpy创建3.3从已有Tensor创建新的Tensor3.4创建随机值或特定值的
MechMaster·2024-01-12 19:13

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：MOE并行

前面的文章中讲述了数据并行、流水线并行、张量并行、序列并行、自动并行等多种并行技术。但现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。
Python算法实战·2024-01-12 17:59

torch.einsum用法

矩阵和向量的乘法4.矩阵乘法5.批量矩阵乘法6.求和操作torch.einsum是PyTorch中的一个强大工具，它允许你通过Einsteinsummationconvention（爱因斯坦求和约定）来执行复杂的张量操作
O_meGa·2024-01-12 15:51

【python、nlp】文本预处理

文本预处理及其作用：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，提升模型的评估指标
岩塘·2024-01-12 09:52

【Pytorch简介】2.What are Tensors 什么是张量？

2.WhatareTensors什么是张量？文章目录2.WhatareTensors什么是张量？
冰雪storm·2024-01-12 07:07

机器学习框架PyTorch

机器学习框架PyTorchPyTorch简介第一个PyTorch应用PyTorchAPIPyTorch基本概念使用PyTorch的流程PyTorch张量PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换
hixiaoyang·2024-01-12 06:33

【PyTorch入门系列】5.Autograd 自动微分

AutomaticDifferentiationwith`torch.autograd`自动微分与`torch.autograd`Tensors,FunctionsandComputationalgraph张量
冰雪storm·2024-01-11 15:36

PyTorch知识图谱

PyTorch作为一个深度学习框架，其知识图谱可以分为几个主要部分：1.张量（Tensors）：PyTorch的基本数据结构，类似于多维数组，用于存储和操作数据。
xianyinsuifeng·2024-01-11 09:21

解决TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu()

0devicetypetensortonumpy.UseTensor.cpu()tocopythetensortohostmemoryfirst.产生原因：这个错误表明尝试将一个位于CUDA设备上（如cuda:0）的PyTorch张量直接转换为
湛和·2024-01-11 04:50

[足式机器人]Part3 机构运动学与动力学分析与建模 Ch00-2(1) 质量刚体的在坐标系下运动

2024年底本人学位论文发表后方可摘抄若有帮助请引用本文参考：黎旭,陈强洪,甄文强等.惯性张量平移和旋转复合变换的一般形式及其应用[J].工程数学学报,2022,39(06):1005-1011.食用方法质量点的动量与角动量刚体的动量与角动量
LiongLoure·2024-01-10 14:59

tensor张量，列表，numpy数组之间的转换

importtorchmy_list=[1,2,3,4,5]#列表转tensor张量my_tensor=torch.tensor(my_list)importnumpyasnpmy_array=np.array
LinlyZhai·2024-01-10 12:39

Pytorch张量通过索引获取指定数据

importtorchx=torch.tensor([1,2,3])xOut[3]:tensor([1,2,3])x[0]#索引操作：取单个数字Out[4]:tensor(1)x[0:1]#切片操作：可以保持维度不变Out[5]:tensor([1])x[torch.tensor([True,False,True])]#布尔值索引，通过条件筛选，mask掩码#这个条件可以是tensor也可以是列表
shengchao0920·2024-01-10 10:31

李沐之神经网络基础

目录1.模型构造1.1层和块1.2自定义块1.3顺序块1.4在前向传播函数中执行代码2.参数管理2.1参数访问2.2参数初始化3.自定义层3.1不带参数的层3.2带参数的层4.读写文件4.1加载和保存张量
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

[足式机器人]Part3 机构运动学与动力学分析与建模 Ch00-2(3) 质量刚体的在坐标系下运动

2024年底本人学位论文发表后方可摘抄若有帮助请引用本文参考：黎旭,陈强洪,甄文强等.惯性张量平移和旋转复合变换的一般形式及其应用[J].工程数学学报,2022,39(06):1005-1011.食用方法质量点的动量与角动量刚体的动量与角动量
LiongLoure·2024-01-10 01:20

[足式机器人]Part3 机构运动学与动力学分析与建模 Ch00-2(4) 质量刚体的在坐标系下运动

2024年底本人学位论文发表后方可摘抄若有帮助请引用本文参考：黎旭,陈强洪,甄文强等.惯性张量平移和旋转复合变换的一般形式及其应用[J].工程数学学报,2022,39(06):1005-1011.食用方法质量点的动量与角动量刚体的动量与角动量
LiongLoure·2024-01-10 01:19
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