在python中将json转换为字符串时，请尝试使用str()和json.dumps()。
在实现一些算法时，数学表达式已经求出来了，需要将之转换为代码实现，简单的一些还好，有时碰到例如矩阵转置、矩阵乘法、求迹、张量乘法、数组求和等等，若是以分别以 transopse、sum、trace、tensordot...（沿轴）求和：sum 张量转置：transopose 矩阵乘法：dot 张量乘法：tensordot 向量内积：inner 外积：outer 该函数在 numpy、tensorflow、pytorch...为三维张量，上面代码用公式来表达的话就是： ? 换成 einsum 标记法： ? 然后根据此式使用 einsum 函数实现等价功能： 更进一步的，如果 ? 不止是三维，可以将下标 ?...然后是 einsum 对应的实现： 最后再举一个张量乘法栗子： 如果 ? 是三维的，对应的公式为： ?...最后，再测试 einsum 与另一个常用的函数 tensordot，首先定义两个四维张量的及 tensordot 函数： 该实现对应的公式为： ?
、前言 本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之矩阵运算，包括基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量等。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....高维张量 【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） 3、张量的统计计算 【深度学习...permute import torch # 创建一个三维张量 x = torch.randn(2, 3, 4) # 按照指定顺序重新排列维度 y = x.permute(2, 0, 1) print
在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....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...print(f"{tensor2.size()}*{tensor1_3d.size()}={result_matmul4.size()}") print(result_matmul4) 二维卷积conv2d（四维张量...大小匹配：卷积核的大小必须小于或等于输入张量的大小（ 3<32 ），否则无法在输入张量上进行卷积操作。
比如对于图片张量来说，在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 [b, h, w, c]，而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 [b, c, h, w]，如果需要将 [b, h, w, c...交换维度的操作至少要求张量拥有两个以及两个以上的维度才有意义，因此在介绍交换维度的方式时不再考虑 0D 和 1D 张量。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变； 由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t...nD 张量 ( n \geq 2) 的任意两个不同的维度在很多时候并不能满足我们的需求。...比如将图片张量 [b, h, w, c] 转换为 [b, c, h, w]。
在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....高维张量 【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） 3、张量的统计计算 【深度学习...2, 3], [4, 5, 6]]) x2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 在指定维度上进行拼接 y = torch.cat((x1, x2)..., 6]]) x2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 在新维度上进行堆叠 y = torch.stack((x1, x2), dim=0) print
在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....高维张量 【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） 3、张量的统计计算 【深度学习...】Pytorch教程（九）：PyTorch数据结构：3、张量的统计计算详解 4、张量操作 1....张量变形 【深度学习】Pytorch教程（十）：PyTorch数据结构：4、张量操作（1）：张量变形 2. 索引 在PyTorch中，可以使用索引和切片操作来访问和修改张量的特定元素或子集。
3D 张量可以被视为三维矩阵列表： 考虑 3D 张量的另一种方式是使用矩阵作为元素的向量。请注意，在本文中它们是用书法大写字母标注的。...在三维中，重点是按矩阵相乘，然后对这些矩阵中的每个向量执行点积。 上图应该有助于解释这一点。将两个 3D 张量视为矩阵向量可能会有所帮助。...[35, 35], [ 5, 25]], [[30, 40], [ 5, 20], [20, 45]]]) 四维张量运算...四维张量运算仍然要求两个张量具有相同的大小。...，张量乘法将具有与三维和二维中相同的要求。
Vora, Holger Caesar, Lubing Zhou, Jiong Yang, Oscar Beijbom 源码： https://github.com/nutonomy/second.pytorch...然后用简化版的pointnet（即VFE）网络对每个Voxel中的点云进行特征提取，这样就在三维Voxel结构上增加了特征信息，所以每个点云文件都成为一个四维张量的“特征图”。...这种特征图是没办法用常规的图片领域的（长、宽、通道）三维卷积核进行处理的，所以作者使用的是四维的卷积核（长、宽、高、通道）来进行处理，并构造了RPN网络用来做目标检测。 ?...SECOND引入了稀疏卷积层，在Z方向上对体素进行稀疏卷积处理，在提取特征的同时，把三维的体素在空间上逐渐削薄，最终得到鸟瞰图，然后用二维的目标检测网络进行处理。 ?...https://github.com/traveller59/second.pytorch 三、PointPillars 到了pointpillars，相信不少读者会和我产生一样的想法，这个网络其实就是对
实验环境 本实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： conda create -n DL python==3.11 conda activate DL conda install pytorch...详见：【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 1.1 滤波器（卷积核） 在图像处理中，卷积经常作为特征提取的有效方法．一幅图像在经过卷积操作后得到结果称为特征映射...1, 0]], dtype=torch.float).unsqueeze(0).unsqueeze(0) print(conv_kernel1.size()) 上述均为3x3的单通道卷积核，需要拓展为四维张量...convolved_channels.append(convolved) # 合并各通道卷积后的结果 output = torch.cat(convolved_channels, dim=1) # 将张量转换为...PyTorch张量：将通道顺序从HWC转换为CHW，并在第一个维度上增加一个维度~卷积操作使用四维张量 2.2 查看通道 本部分内容纯属没事儿闲的~ img = Image.open('1.jpg'
在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....高维张量 【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） 3、张量的统计计算 【深度学习...最后，在遍历数据加载器的过程中，每次打印出的batch是一个批量大小为2的数据。在实际应用中，可以根据具体的需求对每个批次进行进一步的处理和训练。 1....num_workers=num_workers) def collate_fn(self, batch): # 自定义的数据预处理、合并等操作 # 这里只是简单地将样本转换为
张量运算的Einstein notation，与numpy实现 在量子化学编程的语义下，我们不必过多的讨论张量是什么的问题，张量就是一个多维数组。...例如在Python中： A = np.random.rand(3,2,5) B = np.random.rand(3,2,5,6) A是一个3×2×5的三维数组(三维张量)，B是一个3×2×5×6的四维数组...(四维张量)。...当我们想把Einstein notation复原为正常的式子，需要找到重复的下标，这些下标是出现在∑加和符号下面的，在Aijk×Bijkl中，ij 出现了两次，则它们应该是相加。...其他的例子，如叉积、Hadamard积、张量转置然后乘积等等都能用einsum方便计算。 3. 量子化学中的举例 在构造Fock算符中，我们会遇到如下运算， ?
最后简单地学习PyTorch如何表达计算图。视频、文章、PPT都开源在：chenzomi12.github.ioAI系统化问题遇到的挑战在真正的 AI 工程化过程中，我们会遇到诸多问题。...在 AI 框架中，所有数据将会使用张量进行表示，例如，图像任务通常将一副图片根据组织成一个3维张量，张量的三个维度分别对应着图像的长、宽和通道数，一张长和宽分别为 H, W 的彩色的图片可以表示为一个三维张量...一组图像或者多个句子只需要为张量再增加一个批量（batch）维度，N 张彩色图片组成的一批数据可以表示为一个四维张量，形状为 (N, C, H, W)。...下面是针对形状为 (3, 2, 5) 的三维张量进行表示。图片虽然张量通常用索引来指代轴，但是始终要记住每个轴的含义。...PyTorch计算图动态计算图在Pytorch的计算图中，同样由节点和边组成，节点表示张量或者函数，边表示张量和函数之间的依赖关系。其中Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。
其都是在描述数据在图中的节点传播的路径，是由固定的计算节点组合而成，数据在图中的传播过程，就是对数据进行加工计算的过程。下面以公式为例：对上述公式转换为对应的计算图。...在 AI 框架中，所有数据将会使用张量进行表示，例如，图像任务通常将一副图片根据组织成一个 3 维张量，张量的三个维度分别对应着图像的长、宽和通道数，一张长和宽分别为 H, W 的彩色的图片可以表示为一个三维张量...一组图像或者多个句子只需要为张量再增加一个批量（batch）维度，N 张彩色图片组成的一批数据可以表示为一个四维张量，形状为 (N, C, H, W)。...下面是针对形状为 (3, 2, 5) 的三维张量进行表示。虽然张量通常用索引来指代轴，但是始终要记住每个轴的含义。...PyTorch 计算图动态计算图在 Pytorch 的计算图中，同样由节点和边组成，节点表示张量或者函数，边表示张量和函数之间的依赖关系。其中 Pytorch 中的计算图是动态图。
在PyTorch模型的推理阶段，RuntimeError是常见的问题之一。这类错误通常会导致模型推理延迟，严重影响模型的实时性能和用户体验。...⏳ RuntimeError是PyTorch在运行时抛出的错误，通常表示代码在执行过程中遇到不可预见的问题。...RuntimeError的常见成因 ⚠️ 数据格式不一致 在推理阶段，如果输入数据的格式与模型期望的格式不一致，就会导致RuntimeError。例如，模型期望的是四维张量，但实际输入的是三维张量。...A: 在加载模型参数时，可以使用model.load_state_dict函数。如果参数不匹配，PyTorch会抛出错误提示。...希望大家在处理推理阶段的问题时，能够不断学习和探索新的方法，以提升模型的实时性能和用户体验。 参考资料 PyTorch官方文档 PyTorch模型推理指南 希望这篇文章对大家有所帮助！
torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia conda install pydot 三、PyTorch数据结构 1、Tensor（张量） Tensor...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....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 【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） 3、张量的统计计算 1.
在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....高维张量 【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） 3、张量的统计计算 【深度学习...在前向传播过程中，PyTorch会自动构建计算图，并记录每个操作的梯度计算方式。这样，在反向传播过程中，可以自动计算和更新模型的参数梯度。...__init__() x, y = load_data(shuffle=True) # 将x转换为浮点型数据 y = y.long() # 将y转换为长整型数据
三维实值向量空间（用 ℝ^3 表示）通常用于从数学角度表示我们对三维空间的现实世界概念。 ? 为了明确识别向量的必要成分，向量的第 i 个标量元素被写为 x [i]。...矩阵转置 通过矩阵转置，你可以将行向量转换为列向量，反之亦然。 A=[aij]mxn AT=[aji]n×m ? ? 张量 张量的更一般的实体封装了标量、向量和矩阵。...在物理学科和机器学习中有时需要用到高于二阶的张量。 ? 我们使用像 tensorflow 或 Pytorch 这样的 Python 库来声明张量，而不是用嵌套矩阵。...在 Pytorch 中定义一个简单的张量: ? Python 中张量的几点算术运算 ?...有关张量和 Pytorch 的更多文档请点击此处（https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html）。
而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor，它被用来将数据转换为张量的形式。...ToTensor 的工作原理当我们调用 ToTensor 函数时，它会执行以下操作：如果输入数据是一个 PIL 图像对象（Image），ToTensor 函数会将其转换为一个三维浮点数张量。...如果输入数据是一个形状为 (H, W, C) 的 numpy 数组，ToTensor 函数将会按照 RGB 顺序重新排列通道，并将其转换为三维浮点数张量。...，我们成功将输入数据转换为张量的形式，并可以继续在 PyTorch 中进行深度学习任务的处理和训练。...ToTensor 函数是PyTorch提供的一种图像预处理函数，用于将图像转换为张量。它的主要优点是简单易用，能够快速将图像数据转换为张量格式，方便后续深度学习模型的处理。
在PyTorch等深度学习框架中，Tensor是其核心数据结构。维度：Tensor的维度（Dimensions）决定了其结构。...这些向量通常被存储在Tensor中。任务：将句子“我 爱 自然 语言 处理”中的每个词转换为词嵌入向量。词嵌入维度：假设每个词嵌入向量的维度是300（这是一个常见的设置，实际中可能有所不同）。...这允许你在不同的环境中（比如不同的机器或不同的PyTorch版本）恢复模型的状态。 模型微调（Fine-tuning）：在迁移学习中，经常需要在一个预训练的模型上进行微调。...state_dict有那些不同参数在PyTorch中，state_dict是一个非常重要的概念，它是一个Python字典对象，用于存储模型的参数（如权重和偏置）。...示例：在卷积层中，权重可能是一个四维张量（[out_channels, in_channels, kernel_height, kernel_width]），而在全连接层中，权重则是一个二维张量（[out_features
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