torch.Tensor

pytorch矩阵乘法总结

1.element-wise（*）按元素相乘，支持广播，等价于torch.mul()a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.tensor([[2,3],[4,5]])c
chenxi yan·2024-09-12 10:26

研1日记5

x=torch.tensor(x),numpy转tensor三维矩阵相加screen-Spid进入之前创建好的screentranspose()只能一次操作两个维度；permute()可以一次操作多维数据
qq_55033799·2024-09-10 17:40

【鼠鼠学AI代码合集#5】线性代数

代码实现：importtorch#定义两个标量x=torch.tensor(3.0)#标量x，值为3
鼠鼠龙年发大财·2024-09-10 16:58

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

传入参数搞错了计划通过一个下标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
m0_68138877·2024-09-08 07:54

pytorch gather() 、sactter()和sactter_()的详解

对于原始数据输入x（i，j）对于输出y（m，n）对于index（a，b）dim=0，代表行，dim=1代表列>>>x=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])1234>>>torch.gather
读研路上的菜鸡·2024-09-06 22:42

PyTorch库学习之torch.mean函数

二、语法和参数语法:torch.mean(input,dim=None,keepdim=False,*,out=None)参数:input(torch.Tensor):输入张量。dim(int,
Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

理解torch.argmax() ，我是错误的

torch.max()importtorch#定义张量bb=torch.tensor([[1,3,5,7],[2,4,6,8],[11,12,13,17]])#使用torch.max()找到最大值max_indices
wu_huashan·2024-08-27 13:45

Pytorch中使用SubsetRandomSampler做数据集划分

importtorchfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.data.samplerimportSubsetRandomSamplerdataset=TensorDataset(torch.tensor
RAGERAGE_·2024-08-23 14:15

【深度学习笔记】1 数据操作

在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。
RIKI_1·2024-03-16 02:02

pytorch中创建Tensor张量的几种方法

以下所有例子没有打印输出，要验证结果请自行打印1，将python列表和numpy数组转换为pytorch张量importnumpyasnpimporttorcha=torch.tensor([1,2,3,4
CrystalheartLi·2024-02-13 05:33

PyTorch 中文手册学习

1.Tensorpytorch中数据类型Tensors创建一个5*3矩阵，只分配空间，未初始化x=torch.empty(5,3)或者x=torch.Tensor(5,3)0-1分布，全0，特定数值，全
赵小闹闹·2024-02-12 03:50

1-4 动手学深度学习v2-线性回归的简洁实现-笔记

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#从torch.utils中引入一些处理数据的模块fromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor
Alkali！·2024-02-12 03:14

pytorch：torch_scatter.scatter_max（）

dim_size=None,fill_value=None)根据index将src分组，求每一组中的最大值输出到outdim是维度fromtorch_scatterimportscatter_maxsrc=torch.Tensor
A2333fun·2024-02-10 16:54

记录pytorch常用的维度转换方法

pytorch常用的维度转换方法一直不熟悉，今天在网上查了资料，简单尝试之后汇总记录一下，方便以后查找importtorch#**********生成数据**********#***生成固定数据***test1=torch.tensor
嘿，兄弟，好久不见·2024-02-08 20:30

【pytorch常用方法汇总】张量的转换、生成篇

目录将列表转换为张量张量和Numpy数组的相互转化随机数生成张量生成特定的张量将列表转换为张量Python的列表或序列可以通过torch.tensor()函数构造张量。
明月出天山_·2024-02-08 20:29

PyTorch张量和NumPy数组之间的相互转换

PyTorch张量（`torch.Tensor`）和NumPy数组（`numpy.ndarray`）之间的转换非常常见，因为它们在处理数据时具有不同的优势。
董^O^·2024-02-08 16:01

（2）基础

1、张量（Tensor），即多维矩阵a=torch.Tensor([[2,3],[4,5],[6,7]])b=torch.zeros((3,3));c=torch.randn((3,2));正态分布随机初始化
顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

Pytorch入门＞ 1.1张量的运算广播机制及其他操作

importtorchu=torch.tensor([3.,4.])torch.norm(u)2.torch.cat()张量的拼接dim=0时按行拼接（加在后面），dim=1时按列拼接（
codanlp·2024-02-06 18:30

Pytorch深度学习|张量基础操作

维矩阵，[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[9,10,11,12],[13,14,15,16]]]2.Pytorch中创建张量python用列表数组或序列创建张量importtorcht1=torch.tensor
茶墨先生·2024-02-06 18:00

repeat()和expand()函数详解

代码示例:x=torch.tensor([1,2,3
实名吃香菜·2024-02-03 19:16

pytorch-动手学深度学习

数据操作torch.arange()x.shapex.numel()x.reshape(m,n)torch.zeros((2,3,4))torch.ones((2,3,4))torch.randn(3,4)torch.tensor
比三毛多一根头发·2024-02-03 07:25

【pytorch】tensor.expand_as()函数使用记录

多的不说，少的不唠，直接上代码案例进行学习：importtorchx=torch.tensor([[1],[2],[3]])#生成tensorx，3行1列print('xsize:',x.size())
机器不学习我学习·2024-02-01 18:46

PyTorch 之 nn.Parameter

它是torch.Tensor的子类，但被设计成可以被优化器更新的参数。通过将张量包装成nn.Parameter，你可以告诉PyTorch这是一个模型参数，从而在训练时自动进行梯度计算和优化。
JNU freshman·2024-01-28 08:26

PyTorch初探：基本函数与案例实践

以下是PyTorch中一些常用的张量操作函数：torch.tensor():创建一个新的张量。torch.ones(),torc
GT开发算法工程师·2024-01-28 08:26

MSELoss() 函数

MSELoss(均值损失)pytorch：defMSELoss(pred,target):return(pred-target)**2代码示例：importtorchimporttorch.nnasnna=torch.tensor
xiaojiuwo168·2024-01-28 02:27

大模型微调报错：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

expectedscalartypeHalfbutfoundFloat1.背景博主显卡：3090最初的设置：bfloat16开始训练后，线性层报错2.解决:统一代码中所有精度1）将模型和数据精度都设置为torch.float32/torch.float16xxx=torch.tensor
N1cez·2024-01-26 11:14

AI学习(3): PyTorch-初识张量

在PyTorch中，张量是torch.Tensor类的实例，它提供了丰富的方法和功能，用于进行数值计算和深度学习模型的构建与训练。
猿码记·2024-01-26 07:31

生成对抗网络

2.1BCEloss2.2整体代码1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss损失函数importtorchfromtorchimportautogradinput=autograd.Variable(torch.tensor
sendmeasong_ying·2024-01-26 06:04

nii文件的裁剪

对于感兴趣区域很小的情况下，需要裁剪图片defget_and_crop_nii(file_path):img=load(file_path)img1=torch.tensor(img.get_fdata
qq_1248742467·2024-01-25 06:50

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

16、pytorch中张量的8种创建方法

下面是一些常见的创建张量的方法：使用torch.Tensor()函数创建一个未初始化的张量：x=torch.Tensor(2,3)#创建一个2行3列的未初始化的张量'''输出：tensor([[-3.2253e
小树苗m·2024-01-24 07:49

pytorch（三）反向传播

前馈过程反馈过程importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#表示需要计算梯度，默认不需要计算梯度w.requires_grad
@@老胡·2024-01-24 06:26

torch.nn.BCEWithLogitsLoss用法介绍

nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none'),None的使用方法可以见官网pytorch代码文档代码举例importtorcha=torch.rand((1,3,3))target=torch.tensor
yuanjun0416·2024-01-23 04:17

深度学习 pytorch的使用（张量1）

一、创建张量的方式1、torch.tensor根据指定数量创建张量2、torch.Tensor根据形状创建张量，也可以用来创建指定数据的张量3、t
在路上哟～·2024-01-22 07:33

[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

从零实现GPT-2，瞎写笑傲江湖外传，金庸直呼内行

GPT-2模型，采用笑傲江湖小说文本训练，究竟小师妹和盈盈情感修罗场结局如何，且听GPT-2娓娓道来...从零实现GPT-2，瞎写笑傲江湖外传，金庸直呼内行context="任盈盈和令狐冲相拥而眠，"x=torch.tensor
布尔艺数·2024-01-20 10:25

第1周：Day 4-5 - 张量（Tensors）操作

1.PyTorch张量操作创建张量：PyTorch中，你可以使用torch.tensor来创建张量。示例代码：importtorchx=torch.tensor([1,2,3])y=torch
M.D·2024-01-20 09:46

pytorch transpose函数解析

transpose函数的本意是将两个相应的维度进行变换，比如如下的这个tensor矩阵importtorchX=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])X=X.transpose(
唐僧爱吃唐僧肉·2024-01-19 08:41

每天讲解一点PyTorch 【2】transpose

今天我们学习transpose函数transpose函数，它实现的功能是交换维度，也就是矩阵转置功能，不支持高维度>>>m=torch.tensor([[1,2],[3,4]])>>>mtensor([
cv.exp·2024-01-19 08:27

pytorch基本操作

一.pytorch基本概念张量（Tensors)x=torch.Tensor(3,5)构建未初始化的张量x=torch.rand(3,5)构建一个随机初始化的矩阵x.size()或者x.shape获取矩阵的大小二
sheng_pan_ai·2024-01-17 16:25

PyTorch 还提供的几种连接张量的方法

importtorchtensor1=torch.tensor([[1,2],[3,4]])tensor2=torch.tensor([[5,6]])#沿着新的维度（第0维）堆叠result=torch.stack
阿罗的小小仓库·2024-01-17 09:48

深入浅出Pytorch宝典1.0

`torch.tensor()`创建一个新的张量（Tensor）2.`torch.zeros()`创建一个填充有零的张量（Tensor）用法示例可选参数3.
knighthood2001·2024-01-16 08:22

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
shengchao0920·2024-01-10 10:31

【Tensor】 reshape

torch.reshape举例：将一维tensorreshape成二维：aa=torch.tensor([1,2,3,4,4,5,5,6,7,7,8,9,8,7,6,5,4,3,3,2,1])bb=aa.reshape
sunflower_level1·2024-01-08 01:21

python代码报错：ValueError: multiclass format is not supported（已解决）

ValueError:multiclassformatisnotsupported找到报错位置：defcompute_auc(pred,label):ifisinstance(pred,torch.Tensor
小手指动起来·2024-01-07 16:27

pytorch中一些有关tensor的操作

常用操作创建tensor：torch.tensor([[1,2],[3,4]])直接根据数据创建torch.empty(2,3)创建一个未初
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

神经网络-最大池化Maxpool

docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d最大池化importtorchfromtorchimportnninput=torch.tensor
Cupid_BB·2024-01-06 06:32

神经网络-非线性激活

ReLUimporttorchfromtorchimportnninput=torch.tensor([[1,-0.5],[-1,3]])input=torch.reshape(input,(-1,1,2,2
Cupid_BB·2024-01-06 06:49
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他