张量

（一）PyTorch 中的基本概念_张量操作与线性回归

参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3张量操作与线性回归张量的操作拼接
sunshinecxm_BJTU·2024-01-02 04:30

02.张量操作与线性回归；计算图与动态图机制

文章目录张量的操作拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()不扩张张量的维度1.2torch.stack()扩张张量的维度1.3torch.chunk()1.4torch.split
oldmao_2000·2024-01-02 04:00

PyTorch入门(三)——张量操作与线性回归

张量操作和线性回归张量操作张量的拼接torch.cat()torch.stack()张量的切分torch.chunk()torch.split()张量的索引torch.index_select()torch.masked_select
技术宅zch·2024-01-02 04:00

学习笔记|Pytorch使用教程02(张量操作与线性回归)

张量的操作:拼接、切分、索引和变换。张量的数学运算线性回归作业一.张量的操作:拼接、切分、索引和变换。
NotFound1911·2024-01-02 04:00

pytorch学习2 - 张量操作与线性回归

张量的操作：拼接、切分、索引和变换1张量的拼接与切分1.1torch.cat(tensors,dim=0,out=None)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1.2torch.stack
Rachel_nana·2024-01-02 04:59

Pytorch框架学习（2）——张量操作与线性回归

张量操作与线性回归文章目录张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分1.2张量索引1.3张量变换2.张量的数学运算3.线性回归3.1求解步骤1.张量的操作：拼接、切分
Aidanmomo·2024-01-02 04:59

[PyTorch 学习笔记] 1.3 张量操作与线性回归

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py张量的操作拼接torch.cat
张贤同学·2024-01-02 04:59

张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换（1）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torch.cat(tensors,
-恰饭第一名-·2024-01-02 04:29

cnn lstm结合网络

特征处理例子：importtorch#假设tensor是形状为15x64的张量tensor=torch.arange(15*2).reshape(15,2)#生成顺序编号的张量，替换成你的数据#将形状为
AI视觉网奇·2024-01-01 16:49

TensorFlow的实战（详细代码）

1.2TensorFlow编程模型简介TensorFlow中的计算可表示为一个有向图(计算图)，其中每个运算操作为一个节点，每个节点可有任意多个输入和输出；在计算图的边中流动(flow)的数据被称为张量
人工智能MOS·2024-01-01 15:08

Transformer基本结构

基本结构输入部分、编码部分、解码部分、输出部分1、输入部分原文本嵌入层及其位置编码器目标文本嵌入层及其位置编码器位置编码器(PositionalEncoding)：将词汇位置不同可能会产生不同语义的信息加入到词张量中
缘起性空、·2024-01-01 12:20

2023年终总结｜回顾学习Tensorflow、Keras的历程

学习了数据切割、张量梯度计算、遍历元素、类别索引转换等技巧，并掌握了CNN输出特征图形状的计算方法。在数据处理方面，学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧，这些技能在处理大规模数据集时极为重要。
缘起性空、·2024-01-01 12:18

【深度学习】快速上手！关于 PyTorch 库的使用和基础方法整理

它由Facebook的人工智能研究小组开发，提供了灵活的张量（tensor）数据结构和强大的深度学习工具。以下是PyTorch提供的一些基础数据
SuasyYi·2024-01-01 06:54

tf.nn.embedding_lookup() 详解

tf.nn.embedding_lookup()的用途主要是选取一个张量里面索引对应的元素。
xingzai·2023-12-31 23:06

根据配置文件进行蛋白质特征填充

主要函数tf.pad是TensorFlow中的一个函数，用于在张量的周围或指定位置进行填充。tf.pad(tensor,paddings,mode='CONSTANT',c
qq_27390023·2023-12-31 23:21

多次运用集成函数处理蛋白质特征数据

tree.map_structure：fn_output_signature=tree.map_structure(tf.TensorSpec.from_tensor,tensors_0)tf.map_fn：用于在张量的每个元素上应用一个函数
qq_27390023·2023-12-31 23:49

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

目录cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层
小白学习记录·2023-12-31 18:19

Tensorflow与神经网络

22、给a赋值a=5，执行计算，得到y=17系统一般会维护一个默认的计算图，若想查看a所属的计算图，可以用a.graphTensorFlow支持通过tf.Graph函数来生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算都不会共享
丁功春·2023-12-31 14:02

【论文笔记】Radar Fields: An Extension of Radiance Fields to SAR

3.辐射场的介绍NeRF将静态场景表达为连续的体积函数F\mathcal{F}F，该函数可由MLP、体素分解或张量插值编码，预测给定点xxx和视线方向ddd下的RGB色彩ccc和密度σ\sigmaσ。
byzy·2023-12-31 11:39

pytorch基础语法学习：数据读取机制Dataloader与Dataset

来源：投稿作者：阿克西编辑：学姐本章主要讲述数据模块，如何从硬盘中读取数据，对数据进行预处理、数据增强，转换为张量的形式输入到模型之中。
深度之眼·2023-12-31 10:55

pytorch01：概念、张量操作、线性回归与逻辑回归

目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量？
慕溪同学·2023-12-31 09:22

Pytorch整体框架学习

12.28LearnPytorch一、神经网络二、pytorch的整体框架1.torch(1).Tensor概念张量，最基础的运算单位，一个多维矩阵，一个可以运行在gpu上的多维数据(2).Tensor
stoAir·2023-12-31 07:15

在pytorch中，读取GPU上张量的数值 (数据从GPU到CPU) 的几种常用方法

1、.cpu()方法：使用.cpu()方法可以将张量从GPU移动到CPU。
阿罗的小小仓库·2023-12-30 06:24

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss
失舵之舟-·2023-12-30 05:03

Llama 美洲鸵（大羊驼）改进之一：均方层归一化RMSNorm

LayerNormalization(LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作
量化交易曾小健(金融号)·2023-12-30 03:07

深度学习数据处理（一）

张量（tensor）是数学和物理学中的概念，它表示任意维度的数组或矩阵。在机器学习和人工智能领域，张量是存储和处理数据的基本数据结构。在深度学习中，张量是神经
kk要读书·2023-12-29 21:30

掌握numpy.einsum与torch.einsum：提升科学计算与深度学习中的运算效率和代码可读性

文章目录一、前言二、Einstein求和记号简介1.规则和表达能力2.表示常见的数组和张量运算三、numpy.einsum的应用与实践1.numpy.einsum的基础使用矩阵的迹矩阵乘法向量点积按元素相加求和
梦想的理由·2023-12-29 18:03

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

数据流图是由节点（操作）和边（张量）组成的有向图结构。节点表示对数据的操作，例如加法、乘法或卷积等。张量是在节点之间流动的多维数组，可以看作是数据的容器。使用TensorFlow进行机
文森特的猫·2023-12-29 17:08

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow的核心概念是张量（Tensor），它是一个多维数组，可以表示数据和计算图中的节点。
荆赫同艺·2023-12-29 09:30

PyTorch中各种求和运算

首先定义张量AA=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)tensor([[0.,1.,2.,3.],[4.,5.,6.,7.],[8.,9.,
_Lyang_·2023-12-29 06:24

如何设计一个高内聚低耦合的模块——MegEngine 中自定义 Op 系统的实践经验

为了实现这些层以进行实验，算法同学可以使用神经网络框架或者numpy中提供的基础操作（如张量/标量的加减乘除等）去组合出所需的层的功能。然而这通常会造成这些层的性能断崖式的下跌，大大
MegEngine_Bot·2023-12-29 01:53

PyTorch 进阶指南，10个必须知道的原则

如果你对Pytorch还处于小白阶段，没有理解的很透彻，可以先学这篇内容：这一次，我准备了20节PyTorch中文课程1.张量：构建基础PyTorch中的张量是多维数组。它们类似于Num
Python数据挖掘·2023-12-29 01:27

人工智能学习笔记-Keras介绍及简单应用

Keras介绍及安装1什么是Keras2一些基本概念21符号计算21张量3安装使用演示1一个简单神经网络2模型可视化参考阅读1Keras介绍及安装1.1什么是KerasKeras是一个基于Python的高层神经网络库
Tauren2614·2023-12-28 21:52

【Python】nn.init.constant_（）函数详解和示例

nn.init.constant_的语法如下：nn.init.constant_(tensor,val)其中，tensor是要初始化的张量，val是要设置的常量值。
木彳·2023-12-28 18:35

Tensorflow学习之tf.maximum()

x:y).注意：Maximum支持广播.参数：x：张量.必须是下列类型之一：half,float32,float64,int32,int64.y：张量.必须与x具有相同的类型.name：操作的名称(可选
Joey Chen&Wpl·2023-12-28 17:25

大模型的实践应用14-大语言模型的分布式训练并行策略，(数据、模型、张量)并行的原理介绍

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用14-大语言模型的分布式训练并行策略，(数据、模型、张量)并行的原理介绍。大语言模型的分布式训练并行策略主要通过数据并行来实现。
微学AI·2023-12-28 11:12

标量、向量、张量之间的关系

张量（tensor)在某些情况下，我们会讨论坐标超过两维的数组。一般地，一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网格中，我们将其称之为张量（tensor,TensorFlow名称的由来）。
编程回忆录·2023-12-28 08:50

Python：PyTorch

PyTorch的基础组成Tensor：张量是PyTorc
AnyaPapa·2023-12-27 20:47

模型量化 | Pytorch的模型量化基础

Quantization—PyTorch2.1documentationPracticalQuantizationinPyTorch|PyTorch量化简介量化是指执行计算和存储的技术位宽低于浮点精度的张量
夏天｜여름이다·2023-12-27 15:04

【PyTorch】torch.data.Field 参数与方法详解 & Embedding 层浅谈

文章目录Field类功能.构造参数.成员函数build_vocab.Embedding.Field类功能.Field\rmFieldField类对可以用张量Tensor\rmTensorTensor表示的常见文本处理数据类型进行处理
Anova.YJ·2023-12-27 11:24

深度学习框架TensorFlo

深度学习框架TensorFlowTensorFlow简介第一个TensorFlow应用TensorFlowAPITensorFlow基础概念TensorFlow张量（Tensor）TensorFlow张量维度
hixiaoyang·2023-12-27 04:09

图的张量积、图的积

图的张量积（KroneckerProduct）图的笛卡尔积（Cartesianproduct)
qq_42725437·2023-12-26 23:57

TensorFlow是什么

字面上理解，TensorFlow就是以张量（Tensor）在计算图（Graph）上流动（Flow）的方式的实现和执行机器学习算法的框架。具
不做梵高417·2023-12-26 20:59

TPU-MLIR

1、AI编译器TPU，张量处理器AI编译器，把不同框架下的搭建起来的模型，转换为统一形式的中间表达IR，然后通过IR转换成可以在特定芯片平台上运行的二进制模型Top，芯片无关层：图优化、量化、推理Tpu
哦豁灬·2023-12-26 13:37

GPU的并行方式

•数据并行（DataParallelism）—在不同的GPU上运行同一批数据的不同子集；•流水并行（PipelineParallelism）—在不同的GPU上运行模型的不同层；•张量并行（TensorParallelism
永远的HelloWorld·2023-12-26 07:59

TensorFlow层次结构中的三种计算图

实线表示有数据传递依赖，传递的数据即张量。虚线通常可以表示控制依赖，即执行先后顺序。有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。
人工智能MOS·2023-12-26 07:25

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

1.张量（Tensor）：张量是TensorFlow中的基本数据单元。它可以是一个标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）或更高维度的数组。
程序猿～厾罗·2023-12-26 07:55

【论文解读】ICLR2023 TimesNet: TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS

本文提出timesNet，基于多周期将时间序列从1维空间扩展到2维空间，这种变换可以将周期内和周期间的变化分别嵌入到2D张量的列和行中，2D张量易于用kernel进行特征提取。
Scc_hy·2023-12-25 10:39

torch.tensor张量的维度

问题描述今天在对张量进行处理的时候，对于数据的维数绕晕了很久，特此记录。
Sup星月★然·2023-12-25 09:15

Python深度学习029：pytorch中常用的模块或方法

常用方法：torch.tensor()：创建张量torch.randn()：生成随机数torch.save()：保存模型torch.load()：加载模型torch
惊鸿若梦一书生·2023-12-25 01:19
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他