反转张量的第二维 - 腾讯云开发者社区

一维卷积运算【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算...二维卷积运算【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....高维张量 torch.matmul VS torch.mul torch.matmul：用于执行两个张量的矩阵乘法操作，它要求两个张量的维度需要满足矩阵乘法的规则，例如对于两个三维张量，torch.matmul...例如，两个张量的维度分别为（a，b，c）和（c，d），那么它们可以进行乘法操作。批量乘法：如果两个张量的维度不完全匹配，但它们在最后一维上相符，那么可以进行批量乘法。...这意味着两个张量的前面维度需要匹配，并且其中一个张量的维度需要和另一个张量的倒数第二个维度相匹配。

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将二维数组反转

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

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PyTorch更新了：支持Windows，新增零维张量

PyTorch今天发布了v0.4.0版本，网友们反响非常热烈，甚至有人说：感觉就像提前过圣诞~ 这次的更新中，最受关注的有两点。...一是Tensors（张量）和Variables（变量）的合并；二是官方终于支持Windows系统了。 ?...以下是本次更新的主要内容：重大核心变化： Tensors和Variables合并了有的运算会返回零维张量（标量） volatile flag作废了可以通过torch.dtype、torch.device...和torch.layout更好地管理数据类型属性支持编写不区分设备的代码除此之外，PyTorch在张量、神经网络、分布式训练等方面增加了一些新功能，包括：张量全面支持高级索引支持快速傅立叶变换...增加了cdf，方差，熵，复杂度等计算分布式训练增加了易用的启动器提供基于NCCL2的新分布式后端为自己编写C++或CUDA扩展提供了更好的系统官方支持Windows，不过Windows版不支持分布式训练

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Java 二维数组反转「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...通过交换下标实现反转操作： public class TestFile { public static void main(String[] args) { int[][] arr={...{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}}; int[][] toarr=new int[3][3]; System.out.println("反转前"); int k=...toarr[i][k]= arr[k][i]; } k++; System.out.println(""); } System.out.println("反转后

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自制深度学习推理框架-张量类Tensor的实现-第二课

image-20221222214001402 关于维度的预备知识在Tensor张量中，共有三维数据进行顺序存放，分别是Channels(维度)，Rows(行高), Cols(行宽)，三维矩阵我们可以看作多个连续的二维矩阵组成...一个cube类由多个这样的Matrix组成，图1中表示的情况是arma::cube(2, 5, 3), 表示当前的三维矩阵共有2个矩阵构成，每个矩阵都是5行3列的。...Cube的行数×列数×维度 Flatten() 将三维的矩阵展开铺平为一维的。...在我们的KuiperInfer项目中，我们可以用一个非常简单的方式来创建一个张量实例，在如上的定义中，我们得到了一个通道数量为3,行数(rows)为5,列数(cols)为3的tensor变量。...一个框内(channel) 是一个Matrix，Matrix1存放在Cube第1维度(channel 1)上，Matrix2存放在Cube的第2维度上(channel 2).

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张量的基础操作

张量张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同：数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...例如，一幅RGB图像可以表示为一个三维张量，其中两个空间维度（高度和宽度）和一个颜色维度（红、绿和蓝）。模型参数：神经网络的权重和偏置通常也以张量形式存储。...例如，对于一个二维张量 tensor，可以使用 tensor[i, j] 来获取第 i 行第 j 列的元素。切片索引：可以用来选择张量的子张量。...多维索引：对于多维张量，可以通过指定多个维度的索引来访问数据，例如 tensor[i, j, k] 将访问三维张量中第 i 层、第 j 行、第 k 列的元素。

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昇思25天学习打卡营第二天|张量

张量的属性包括形状、数据类型、转置张量、单个元素大小、占用字节数量、维数、元素个数和每一维步长。...各参数含义如下： indptr: 一维整数张量, 表示稀疏数据每一行的非零元素在values中的起始位置和终止位置, 索引数据类型支持int16、int32、int64。...indices: 一维整数张量，表示稀疏张量非零元素在列中的位置, 与values长度相等，索引数据类型支持int16、int32、int64。...values: 一维张量，表示CSRTensor相对应的非零元素的值，与indices长度相等。...shape: 表示被压缩的稀疏张量的形状，数据类型为Tuple，目前仅支持二维CSRTensor。 CSRTensor的详细文档，请参考mindspore.CSRTensor。

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zxing 如何识别反转二维码

说起二维码扫描，估计很多人用的是 zxing 吧。然而 zxing 虽然好用，但是却有一些坑。这边分析一下自己实际项目遇到的一个坑。什么坑呢？下面举个栗子你就懂了。...这边生成二维码使用的是网络上的一个网站联图以百度为例，正常情况生成的二维码如下： ? 这种情况下用 zxing 分分钟就可以识别出来。但是假设我将前景色和后景色调换，生成的二维码如下： ?...毕竟有些场景就需要用到反转二维码。所以本篇说的 zxing 的坑就是无法识别反转二维码。咋办呢？凉拌。 ? 这种时候就需要去源码看看了。看一下二维码解析的代码逻辑在哪？...DecodeHandler.java 里面的 decode 方法） BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source)); 如果要识别上面的反转百度二维码...这样就可以解决正转和反转二维码的识别了。 NOTE： 1. 通过交替识别可能会降低识别速度，因此次数设置为多少需要自己调试把控。 2. 计数时注意避免次数溢出。如果你有其他方法，欢迎留言讨论。

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张量的结构操作

前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...动态计算图我们将主要介绍动态计算图的特性，计算图中的Function，计算图与反向传播。本篇我们介绍张量的结构操作。一，创建张量张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...0门课程，第2个班级的第4个学生的第1门课程，第3个班级的第9个学生第6门课程成绩 #take将输入看成一维数组，输出和index同形状 s = torch.take(scores,torch.tensor...（布尔索引） #结果是1维张量 g = torch.masked_select(scores,scores>=80) print(g) 以上这些方法仅能提取张量的部分元素值，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量...如果是二维的矩阵，通常会调用矩阵的转置方法 matrix.t()，等价于 torch.transpose(matrix,0,1)。

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pytorch张量的创建

张量的创建张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided..., device=None, requires_grad=False) 功能：创建等差的1维张量 start: 数列起始值 end: 数列结束值 step: 数列公差，默认为1 torch.arange

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Pytorch_第二篇_Pytorch tensors 张量基础用法和常用操作

Pytorch tensors (张量) ---- Introduce Pytorch的Tensors可以理解成Numpy中的数组ndarrays（0维张量为标量，一维张量为向量，二维向量为矩阵，三维以上张量统称为多维张量...： x = torch.zeros() x = torch.ones() x = torch.ones_like(z) # 创建一个与z形状相同的全1张量。...permute和transpose后，tensor占用的内存可能就变得不连续了，因此不能用view()函数来改变张量维度。...tensor交换多个维度，size中对应维度大小也交换 # permute() # example x = torch.randn(1,2,3) x = x.permute(2,0,1) # 理解为第零维度用原始第二维度填充...，第一维度用原始第零维度填充，第二维度用原始第一维度填充 print(x.size()) # torch.Size([3, 1, 2]) # tensor压缩和解压维度 # squeeze(dim

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张量的数学运算

前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...[4., 5., 6.]]), indices=tensor([[1, 2, 0], [0, 2, 1], [2, 0, 1]])) 三，矩阵运算矩阵必须是二维的...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。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。

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IOC控制反转反转的是什么？

亲爱的读者朋友，在今天的文章中，我们将深入探讨“IOC（控制反转）控制反转”的概念，特别是“控制反转”这个词背后的含义。...控制反转的“反转”是什么？ “反转”意味着传统的依赖关系是被反转的。在传统的依赖关系中，对象通常会主动查找或创建它们所依赖的对象。例如，一个服务对象可能会直接实例化它所需要的数据访问对象。...控制反转中的“反转”不仅仅是依赖关系的反转，还包括接口所有权的反转。控制反转是一种软件设计原则，它通过将依赖关系的控制权从组件本身反转给外部实体，以实现更灵活、可维护和可扩展的应用程序设计。...这种反转有助于构建松散耦合的应用程序，提高可维护性和可测试性。总之，控制反转的“反转”不仅包括依赖关系的反转，还包括接口所有权的反转。这种反转原则有助于构建更加灵活和可维护的应用程序。...但在控制反转中，购物车服务的依赖关系会被反转。

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多维张量的几何理解

一维张量没有行和列的概念，只有长度的概念。上述的const1就是长度为4的一维张量，或者称为向量。上面的图仅为示意，代表一维张量只有axis=0这个方向，并不是指这是一个4行的向量。...事实上，tensorflow在做一些运算时，反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。...4、四维张量（图像仅用于理解，坐标系axis已经不再适用）#四维张量const4 = tf.constant([ #第一个3行4列深度为2的三维张量...上面的例子就是4维张量。以三维以上的张量为例：从左边开始数连续的[，最后一个[对应的]中一共两个元素，分别为1， 2，说明深度为2。...，这个四维张量又可以表示为2个 3行4列深度为2的张量。

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什么是张量计算？常见的张量计算引擎介绍

标量（Scalar）: 是0阶张量，代表单一数值。 2. 向量（Vector）: 是1阶张量，即一维数组。 3. 矩阵（Matrix）: 是2阶张量，即二维数组。 4....高阶张量: 三维及以上维度的数组，如三维张量可以想象为一个立方体，每个元素都有三个索引。张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。...- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...- 图像处理：图像可以视为三维张量（高度、宽度、颜色通道），张量运算用于图像的滤波、卷积、池化等操作。 - 自然语言处理：文本数据可以编码为高维张量，用于词嵌入、句子表示等任务。

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Pytorch 的tensor (张量）的介绍

常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...0.6616, 0.1785]]) >>> a == b tensor([[True, True, True], [True, True, True]]) torch.eye() 创建单位矩阵式的二维张量...pytorch.tensor() 给定元素手动创建张量 >>> torch.tensor(1) # 零维张量（标量） tensor(1) >>> torch.tensor((1,2)) # 1维张量...(((1,2),[3,4])) # 2维张量， tuple 和 list 可以混用 tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor 的数据类型，常见的数据类型有 torch.bool...x.shape[0] 1 >>> x.shape[1] 2 >>> x = torch.tensor(5.) >>> x tensor(5.) >>> x.shape torch.Size([]) # 零维度张量的

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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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第二章 OpenLDAP运维管理

-f ou.ldif ldapadd参数说明： -x :使用简单的认证 -D：指定查找的DN，DN是整个OpenLDAP树的唯一识别名称 -w ：后面跟ldap管理员的密码。...ldif中的参数详解 cn：为group名称： ou 为group所在的shangjiankeji OU（此OU的条目是已经存在的，否则创建失败）。...-D:指定查找的DN，DN是整个OpenLDAP树的唯一识别名称，类似于系统中根的概念。 -n: 显示正在进行的相关操作，但不实际修改数据，一般用于测试。...-r：递归删除，这个操作会从目录树删除指定的DN的所有子条目。 -h：使用指定的ldap host，也可使用FQDN或IP地址。 -H：使用LDAP服务器的URI地址操作。...，需要将LDAP自签的CA公钥添加到JAVA的信任库中。

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Spring中控制反转究竟反转的什么

控制反转（Inversion of Control, IoC）是一种软件设计原则，它将传统的程序设计中的控制权从应用程序代码转移到框架或容器，从而实现了松耦合和更好的可维护性。...在控制反转的概念中，应用程序的组件不再负责自己的创建和管理，而是交给外部容器来负责。这样做的好处是降低了组件之间的依赖关系，提高了代码的灵活性和可测试性。...Spring框架是一个经典的IoC容器，它通过依赖注入（Dependency Injection, DI）的方式实现了控制反转。...这一过程本质上是对bean自身直接控制其依赖项的实例化或定位方式的反转（因此得名“控制反转”），通常采用直接构造类或类似服务定位器模式的机制。...Spring Bean的特点如下：容器管理：Spring IoC（控制反转）容器负责Bean的生命周期管理，包括创建、初始化、装配依赖、销毁等一系列操作。

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在Python中反转二维列表（矩阵）与`zip`函数的使用

之前刷 LeetCode 题目的时候，偶尔会需要反转二维列表，这里总结了几种 Python 实现。循环简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。...Type: type Subclasses: zip函数的一个常见用法是提取一个无限长度的生成器的前 N 个元素。...函数的用法是将两个列表组合为一个字典。...assert dict(zip('abcde', range(5))) == {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'e': 4} 使用zip函数来反转二维列表也很简单。...如果要进行专业的数值分析和计算的话，可以使用numpy库的matrix.transpose方法来翻转矩阵。

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【深度学习】Pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~四维张量；conv3d~五维张量）

将二维数组反转

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