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PyTorch入门笔记-改变张量的形状

view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」...，因此这里介绍两个方法的不同之处。...比如对于下面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量： 2D 张量在内存中实际以一维数组的形式进行存储，行优先的方式指的是存储的顺序按照 2D 张量的行依次存储。...上面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量通常称为存储的逻辑结构，而实际存储的一维数组形式称为存储的物理结构。

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Tensorflow的张量类型转换

参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.

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【tensorflow2.0】张量的结构操作

dtype=float32)> 三，维度变换维度变换相关函数主要有 tf.reshape, tf.squeeze, tf.expand_dims, tf.transpose. tf.reshape 可以改变张量的形状...tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。...29 224]] [[179 219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]]] # 改成（3,6）形状的张量...[3, 6]) [[135 178 26 116 29 224] [179 219 153 209 111 215] [39 7 138 129 59 205]] # 改回成 [1,3,3,2] 形状的张量...，与tf.reshape不同，它会改变张量元素的存储顺序。

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

卷积神经网络在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...假设对于给定的张量，我们具有以下形状[3，1，28，28]。使用该形状，我们可以确定我们有这个批次是含有三张图片。

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PyTorch使用------张量的类型转换，拼接操作，索引操作，形状操作

前言学习张量的拼接、索引和形状操作在深度学习和数据处理中至关重要。拼接操作允许我们合并不同来源或不同维度的数据，以丰富模型输入或构建复杂网络结构。...张量形状操作在我们后面搭建网络模型时，数据都是基于张量形式的表示，网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接...4.1 reshape 函数的用法 reshape 函数可以在保证张量数据不变的前提下改变数据的维度，将其转换成指定的形状，在后面的神经网络学习时，会经常使用该函数来调节数据的形状，以适配不同网络层之间的数据传递...transpose 函数可以实现交换张量形状的指定维度, 例如: 一个张量的形状为 (2, 3, 4) 可以通过 transpose 函数把 3 和 4 进行交换, 将张量的形状变为 (2, 4, 3...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，例如: 一个张量经过了 transpose 或者 permute 函数的处理之后

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从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

[阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念目录 [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 0x00 摘要 0x01 矩阵乘积 1.1 matmul product...广播(broadcasting)指的是不同形状的张量之间的算数运算的执行方式。...4.1 目的广播的目的是将两个不同形状的张量变成两个形状相同的张量： TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...一个可以表现这个优势的应用场景就是在结合具有不同长度的特征向量的时候。为了拼接具有不同长度的特征向量，我们一般都先填充输入向量，拼接这个结果然后进行之后的一系列非线性操作等。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量（1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...2、tensorflow中的张量在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor

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【tensorflow2.0】张量的数学运算

张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...类似tf.constant([1,2,3])这样的不是矩阵。矩阵运算包括：矩阵乘法，矩阵转置，矩阵逆，矩阵求迹，矩阵范数，矩阵行列式，矩阵求特征值，矩阵分解等运算。...的广播规则和numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...，静态形状，TensorShape类型参数 tf.broadcast_static_shape(a.shape,b.shape) TensorShape([3, 3]) # 计算广播后计算结果的形状，动态形状

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TensorFlow的核心概念：张量和计算图

二张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...2，Tensor的形状 shape Tensor在各个维度的长度可以用一个向量表示，称为Tensor的形状shape。 shape的元素数量和Tensor的维度相等。 ?...实际上我们完全可以让step3,step4和step1,step2这两组计算同时由不同的机器进行。表达成计算图后，计算之间的依赖和独立关系变得非常清晰。...TensorFlow可以将每个操作符Operator的任务分配给不同的机器，从而实现分布式并行计算。

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从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...; axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和; keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数...0维，又称0维张量，数字，标量：1 1维，又称1维张量，数组，vector：[1, 2, 3] 2维，又称2维张量，矩阵，二维数组：[[1,2], [3,4]] 3维，又称3维张量，立方（cube），三维数组...shape 为要调整为的形状，shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度。

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深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。等级轴形状当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。阶和轴张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...张量的形状很重要张量的形状很重要，有几个原因。第一个原因是形状允许我们在概念上思考，甚至想象一个张量。高阶张量变得更抽象，形状给了我们一些具体的思考。形状还编码所有有关轴、阶和索引的相关信息。...当我们的张量在网络中流动时，在网络内部的不同点上会出现特定的形状，作为神经网络程序员，我们的工作就是理解传入的形状，并有能力根据需要重构形状。...array, 2d-array scalar, vector, matrix Shape 3 x 2 number, scalar array, vector 2d-array, matrix 这些术语组中的每一组只表示具有不同形状的相同基础数据

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tensorflow运行mnist的一些

最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。...(tf.constant(2),name='v2') tf.reshape(tensor, shape, name=None) 第1个参数为被调整维度的张量第2个参数为要调整为的形状...y: 一个类型跟张量x相同的张量。 ...例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6...（n-1）例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray

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节省大量时间的 Deep Learning 效率神器

即使是专家，执行张量操作的 Python 代码行中发生异常，也很难快速定位原因。调试过程通常是在有问题的行前面添加一个 print 语句，以打出每个张量的形状。...TensorSensor 还区分了 PyTorch 和 TensorFlow 引发的与张量相关的异常。...PyTorch 消息没有标识是哪个操作触发了异常，但 TensorFlow 的消息指出了是矩阵乘法。两者都显示操作对象维度。...，将重点放在张量变量的形状上。...在库函数中触发的异常会产生消息，消息标示了函数和任何张量参数的维数。更多的功能比如不抛异常的情况下解释张量代码，可视化3D及更高维度张量，以及可视化子表达式张量形状等请浏览官方Blog。

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人工智能之数学基础线性代数：第五章张量

二、3阶张量的直观理解一个形状为(I,J,K)的3阶张量可视为：I个J×K矩阵堆叠而成（如彩色图像：3个通道×高×宽）J个I×K矩阵沿第1维切片K个I×J矩阵沿第2维切片示例：彩色图像展开代码语言：PythonAI...颜色通道（R,G,B）三、张量的基本运算1.张量加法与标量乘法要求：两个张量形状完全相同（或可广播）操作：逐元素进行展开代码语言：PythonAI代码解释importnumpyasnpA=np.random.rand...(2,3,4)B=np.random.rand(2,3,4)C=A+B#逐元素相加D=2.5*A#标量乘法2.广播（Broadcasting）NumPy允许不同形状的张量在满足规则下进行运算。...3.张量缩并（Contraction）——推广的“乘法”(a)内积（点积）沿指定轴：np.tensordotnp.tensordot(A,B,axes)对A和B的指定轴求和。...=多维数组阶数=维度数基本运算加法、标量乘、广播核心乘法tensordot、einsum（推荐）模态积张量×矩阵（沿特定模式），用于高阶分解工具NumPy（CPU）、PyTorch/TensorFlow

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张量 101

，形状是张量的每个维度 (TensorFlow 称 rank) 上的元素个数，而且可能只是部分已知。...每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...在 numpy 中，点乘指的不是在元素层面做乘法，用 np.dot 函数。...广播机制当对两个形状不同的张量按元素操作时，可能会触发广播机制。...(形状一样)，但是 x 和 y 分别在不同维度的元素个数为 1。

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tensorflow（一）windows 10 python3.6安装tensorflow1.4与基本概念解读

]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的结果, 你必须在会话里启动这个图....张量 Tensor 从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)（v是向量空间，v*是对偶空间）你可以把Tensorflow的tensor看做是一个n维的数组或列表。...阶在Tensorflow系统中，张量的维数被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。...形状 Tensorflow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数。以下展示了它们之间的关系： ? 数据类型除了维度，tensor有一个数据类型属性。

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tensorflow（一）windows 10 python3.6安装tensorflow1.4与基本概念解读

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tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的结果, 你必须在会话里启动这个图....阶在Tensorflow系统中，张量的维数被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。...形状 Tensorflow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数。以下展示了它们之间的关系： ? 数据类型除了维度，tensor有一个数据类型属性。...下面代码中有 tf.initialize_all_variables，是预先对变量初始化， Tensorflow 的变量必须先初始化，然后才有值！而常值张量是不需要的。

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tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

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tensorflow: 类numpy的api映射表

Annotations tensorflow api numpy api 建立全零张量 tf.zeros(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.zeros(shape...=(H, W), dtype=np.float32) 建立全一张量 tf.ones(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.ones(shape=(H, W), dtype...=np.float32) 元素乘法 tf.mul(A, B) A * B 矩阵乘法 tf.matmul(A, B) np.dot(A * B) 张量形状 tf.shape(A)、A.get_shape(...(H, W)) np.reshape(A, (H, W)) 浮点化 tf.to_float(A) float(A) 整型化 tf.to_int32(A)、tf.to_int64(A) int(A) 张量的元素数量...tf.size(A) np.size(A) 张量的阶 tf.rank(A) np.ndim(A) 拼接 tf.concat(A, B) np.concatenate(A, B) 求和 tf.reduce_sum

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【tensorflow2.0】张量的数学运算

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从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作

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张量 101

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