张量第7页

[足式机器人]Part3 机构运动学与动力学分析与建模 Ch00-2(2) 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 01:49

模型创建与nn.Module

nn.Parameter是一种特殊的张量，它被自动注册为模型的参数，可以进行梯度计算和优化。parameters属性是一个可迭代对象，可以通过遍历它来访问模型的所有参数。modu

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

感悟数学

为了运算的效率、处理不变量等，开始使用向量、矩阵、张量、三元数、四元素、八元数等。二

joytrue·2024-01-09 14:16

torch.nn.functional.interpolate与torchvision.transforms.Resize方法对张量图像Resize应用

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、非张量数据使用torch方法resize(transforms.Resize)二、张量数据使用torch方法resize(

tangjunjun-owen·2024-01-09 11:43

图像平滑、降噪、滤波、采样浅谈

通过滤波可以实现平滑的效果，比如高斯滤波，但是也可以用来增强图像，突出边缘，比如拉普拉斯滤波、张量扩散、引导图像滤波等。除了滤波，平滑的效果还可以通过在频域中，对高频分量的衰减实现。

这是一个图像·2024-01-09 09:20

【python、pytorch】

基本元素操作Tenors张量：张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构，最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能。引用from__future__importprint

岩塘·2024-01-09 08:17

Pytorch种torch.cat与torch.stack的区别

torch.cat和torch.stack是PyTorch中用于拼接张量的两个不同的函数，它们的主要区别在于拼接的方式和创建的维度。

shengchao0920·2024-01-09 07:11

tensorflow最基础操作

tf.ones:传入shape，创建一个张量，值都为１tf.ones_like:传入一个张量，将张量中的数都变成１tf.zeros:传入shape,创建一个张量,值都为0tf.zeros_like:传入一个张量

Xfyyzy·2024-01-09 06:14

关于生成式语言大模型的一些工程思考 paddlenlp & chatglm & llama

更新了以下特性：全面支持主流开源大模型Bloom,ChatGLM,GLM,Llama,OPT的训练和推理；TrainerAPI新增张量训练能力,简单配置即可开启分布式训练；新增低参数微调能力PEFT,助力大模型高效微调

路人与大师·2024-01-09 02:57

第二章神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。

庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

【代码学习】einops，更简单的张量变化

官方教程：https://github.com/arogozhnikov/einops/blob/master/docs/2-einops-for-deep-learning.ipynb常见操作：维度变换rearrange维度变换y=rearrange(x,'bchw->bhwc')#已经表明x的每个轴变量`bchw`guess(y.shape)flatteny=rearrange(x,'bchw

联系丝信·2024-01-08 06:21

第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022

pytorch跑了一下RNN，对于如何使用RNN模型有了一定的了解目录图片爬虫：acjsonseleniumNLP语音辨识TOKEN获取声学特征一些数据集尺度语音辨识常见模型seq2seqHMMRNN输入输出张量

weixin_51054833·2024-01-08 06:10

理解机器学习中的术语

文章目录标量向量矩阵张量求导，梯度代码实现pytorch实现标量向量矩阵张量标量(scalar)，也可以叫做常量，例如x=5向量(vector),它是一个一维数组，例如x=[1,3,4]矩阵(matrix

少年的小俊·2024-01-07 22:13

Pytorch一些小知识点十天快速入门

www.aiexplorer.blog/tag/PytorchPytorch-day01-基础入门tensor是什么tensor四则运算tensor广播view和reshape的区别view共享内存，#我们希望原始张量和变换后的张量互相不影响

闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:24

pytorch安装

pytoch安装1.准备工作1.1需要提前安装的软件2.安装pyTorch我遇到的问题3.显卡测试4.CPU与GPU切换方法4.1创建张量4.2第一种切换方法4.3第二种切换方法1.准备工作1.1需要提前安装的软件

MechMaster·2024-01-07 19:41

PyTorch|view()，改变张量维度

PyToch张量有一个方法，叫做view(),使用这个方法，我们可以很容易的对张量的形状进行改变，从而符合网络的输入要求。

霜溪·2024-01-07 19:29

模型部署——onnx定义、读写和调试

计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化ONNX模型，我们知道ONNX记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。

令狐少侠、·2024-01-07 10:43

主流大语言模型从预训练到微调的技术原理

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、PagedAtten

智慧医疗探索者·2024-01-07 10:32

pytorch中一些有关tensor的操作

pytorch官网：https://pytorch.org/tutorials/pyorch中的tensor译作“张量”，简单理解，就是多维数组，与numpy中的ndarray非常相似。

Michael_Flemming·2024-01-07 02:34

PyTorch|一些简单操作

__version__'1.11.0'2，判断Cuda在我们的系统上是否可用>>>torch.cuda.is_available3,查看张量的形状，shape,size>>>data=torch.tensor

霜溪·2024-01-07 02:00

4.1 文本预处理

认识文本预处理学习目标:了解什么是文本预处理及其作用.了解文本预处理中包含的主要环节.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

迟耿耿·2024-01-06 19:05

AI技术体系和领域浅总结

数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础

TisUs·2024-01-06 16:26

机器学习中的概念张量、标量、向量、矩阵等数据结构的区别

张量、标量、向量和矩阵等数据结构在深度学习和数学中扮演着重要角色，它们之间的区别如下：标量（Scalar）：标量是一个单独的数，它没有方向，只有大小。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-06 12:23

2023/12/24周报

文章目录摘要Abstract文献阅读1.题目2.创新点3.方法3.1降水临近预报问题的表述3.2序列建模的长短期记忆4.模型4.1卷积LSTM4.2将2D图像转换为3D张量4.3Encoding-forecasting5

user_s1·2024-01-06 07:54

mask = (x ＞ 0).unsqueeze(1).repeat(1, x.size(1), 1).unsqueeze(1)

unsqueeze(1)某大语言模型解释：mask=(x>0).unsqueeze(1).repeat(1,x.size(1),1).unsqueeze(1)的目的是创建一个用于屏蔽（masking）的张量

不当菜鸡的程序媛·2024-01-06 05:24

废话不多，方法简单：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x16 and 20x64)

这是非常常见的问题，主要有以下两种情况：1.卷积层和全连接层之间的参数数量不对应，两个张量(矩阵)相乘，一定是第一个矩阵的列数=第二个矩阵的行数。

Cedar...·2024-01-05 21:05

Pytorch——torch.roll()函数使用方法

张量的元素移位的位数。如果移位是一个元组，则dim必须是相同大小的元组，

平殊·2024-01-05 10:38

nn.Dropout

它的本质实际上是将任意形状的张量中的元素值置为0，所以它可以操作任意形状的张量，传入的参数只有概率p。

HRU_3912·2024-01-04 19:10

PyTorch|PyTorch张量解释

神经网络中的输入、输出和转换都使用张量表示，因此，神经网络编程大量使用张量，张量是我们在PyTorch中编程神经网络时将使用的数据结构。

霜溪·2024-01-04 18:22

PyTorch|transforms

tansforms有很多种方法(一些可以用在张量和PIL图像，一些仅能用于张量，而另一些仅能用于PIL图像），这些方法极大的为我们的图片处理工作提供了便利。

霜溪·2024-01-04 18:52

PyTorch|在张量运算中使用GPU

pytorch在张量运算时允许我们在GPU上进行计算，我们可以采用这些方法将数据无缝的移入或移出GPU。

霜溪·2024-01-04 18:51

data.TensorDataset解析

data.TensorDataset是PyTorch中的一个类，用于创建一个包含多个张量的数据集。这个类的主要作用是将输入的张量组合成一个数据集，使得在训练过程中可以方便地进行数据加载和迭代。

Recursions·2024-01-04 15:10

data.DataLoader详解

下面是一个简单的例子，演示如何使用DataLoader：importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDataset#假设有特征张量features

Recursions·2024-01-04 15:40

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

文章目录基本张量操作1.创建张量2.张量形状变换3.张量拼接4.张量索引与切片重要的张量处理方式5.张量转置6.矩阵乘法7.元素级乘法8.求和9.平均值张量:数学和统计功能10.标准差11.最大值12.

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

【pytorch】padding的几种填充方法

今天总结一下，pytorch框架下的几种边界填充方法：1、torch.nn.ReflectionPad2d(padding)功能：使用输入边界的反射填充输入张量。

机器不学习我学习·2024-01-04 10:49

【深度学习】60题PyTorch简易入门指南，做技术的弄潮儿

1初识PyTorch1.1张量1.导入pytorch包importtorch2.创建一个空的5x3张量x=torch.empty(5,3)print(x)3.创建一个随机初始化的5x3张量x=torch.rand

风度78·2024-01-04 09:35

02-深度学习基础知识

1TensorFlow基本功能首先用arange创建一个行向量创建一个行向量.png关于constan函数在TensorFlow中表示张量。consta

洛八斗·2024-01-04 01:51

数据可视化习题

可视化的分类包含：（ABD）A.科学可视化B.信息可视化C.智能可视化D.可视分析学张量场可视化属于可视化的哪个分支学科:科学可视化可视分析学涉及到的学科包括（ABCD）A.计算机图形学B.数据挖掘C.

夜をむかえる·2024-01-03 22:21

人工智能、神经网络，pytorch的功能介绍和部分示例代码

以下是PyTorch的基本概念：张量（Tensor）：PyTorch中的基本数据结构，类似于Numpy数组，但可以在GPU上加速运算。

亦旧sea·2024-01-03 21:06

autograd与逻辑回归

以下是对该函数的参数的解释：功能：自动求取梯度•tensors:用于求导的张量，如loss•retain_graph:保存计算图•create_graph:创建导数计算图，用于高阶求导•grad_tensors

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

PyTorch：初学者全面指南torch函数使用

目录引言多维张量数据结构数学运算序列化功能CUDA支持其他实用工具PyTorch的关键特性torch相关函数演示和简介is_tensor函数作用使用技巧使用方法和示例展示结果is_storage存储对象

E寻数据·2024-01-03 06:13

Pytorch学习记录-使用Pytorch进行深度学习，60分钟闪电战

使用Pytorch进行深度学习，60分钟闪电战本次课程的目标：从更高水平理解Pytorch的Tensor（张量）和神经网络训练一个小的图像分类神经网络注意确定已经安装了torch和torchvision

我的昵称违规了·2024-01-03 01:03

TensorFlow基础

运行机制：张量tensor+计算图graphs1.tensor张量表示数据：常量，变量2.op:operation:四则运算等本质：tf=tensor+计算图tensor数据graphs数据操作session

Zzz_2dc4·2024-01-02 18:10

pytorch(2)——张量操作与线性回归

一、张量的操作1）拼接功能：将张量按维度dim进行拼接tensors:张量序列代码如下：功能：在新创建的维度dim进行拼接代码如下：2）切分功能：将张量按维度dim进行平均切分返回值：张量列表注意事项：

zmj52·2024-01-02 04:02

PyTorch 第一章第三节：张量操作与线性回归

文章目录张量操作：拼接、切分、索引和变换张量的数学运算线性回归张量操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim

冰雪棋书·2024-01-02 04:02

计算图与动态图机制

一、计算图计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点（Node）和边（Edge）结点表示数据，如向量，矩阵，张量边表示运算，如加减乘除卷积等用计算图表示：y=(x+w)*(w+1)a=x

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:32

深度学习 PyTorch_Week1【任务2】张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度代码实现：t=torch.ones((2,3)

国家特级不保护动物·2024-01-02 04:31

PyTorch的Tensor（张量）

一、Tensor概念什么是张量？

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:31

pytorch——张量操作与线性回归

1、张量的操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()（cat()不会拓展张量的维度）功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列din：要拼接的维度torch.cat

然后就去远行吧·2024-01-02 04:31

LibTorch之张量操作与线性回归

LibTorch之张量操作与线性回归LibTorch之张量操作与线性回归LibTorch之张量操作与线性回归pytorch到libtorch，一般就是[]到{}的变化一张量初始化二深浅拷贝三C++常用数据类型转换

*Major*·2024-01-02 04:31

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