语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
当我们尝试将一个只有一个元素的张量转换为标量或者尝试只访问其中一个元素时，PyTorch会抛出这个错误。...使用索引操作时，也需要注意只有一个元素的张量会引发错误。...但是需要注意，这个错误会在张量中有多个元素或者为空的情况下发生，因此我们需要根据实际情况进行处理。item()是PyTorch中Tensor对象的一个方法。...Python标量print(scalar) # 打印标量的值在这个示例中，我们创建了一个只有一个元素的张量tensor，其中值为42。...item()方法是用于将只包含一个元素的张量转换为Python标量的方法。它对于从张量中提取单个值非常有用。
今天是该系列的第一篇， 我们直接从 Pytorch 最基础的开始，这部分首先会整理 Pytorch 中数据结构张量的概念和创建方法，然后整理张量的各种操作，最后通过前面所学玩一个简单的线性回归。...在这里插入图片描述 2.张量的简介与创建 这部分内容介绍 pytorch 中的数据结构——Tensor，Tensor 是 PyTorch 中最基础的概念，其参与了整个运算过程，主要介绍张量的概念和属性，...# 第一种模式 - 均值是标量， 方差是标量 - 此时产生的是一个分布， 从这一个分部种抽样相应的个数，所以这个必须指定size，也就是抽取多少个数 t_normal = torch.normal(0,...1, size=(4,)) print(t_normal) # 来自同一个分布 # 第二种模式 - 均值是标量， 方差是张量 - 此时会根据方差的形状大小，产生同样多个分布，每一个分布的均值都是那个标量...，但是这四个数分别来自四个不同的正态分布，这些分布均值相等 # 第三种模式 - 均值是张量，方差是标量 - 此时也会根据均值的形状大小，产生同样多个方差相同的分布，从这几个分布中分别取一个值作为结果
无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为Tensor）都与Numpy的ndarray类似。...x.shape 如果只想知道张量中元素的总数，即形状的所有元素乘积，可以检查它的大小（size）。因为这里在处理的是一个向量，所以它的shape与它的size相同。...对于将两个数组作为输入的函数，按元素运算将二元运算符应用于两个数组中的每对位置对应的元素。我们可以基于任何从标量到标量的函数来创建按元素函数。 ...X == Y 对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制 在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。...A = X.numpy() B = torch.tensor(A) type(A), type(B) 要将大小为1的张量转换为Python标量，我们可以调用item函数或Python的内置函数。
要创建与另一个张量具有相同大小（和相似类型）的张量，请使用 torch....张量属性 从张量属性我们可以得到张量的维数、数据类型以及它们所存储的设备(CPU 或 GPU)。...，并将其存储在各个张量的 .grad 属性中 可能有点不明所以，还是通过具体的例子来说明 简单实现 我们从一个最简单的例子开始：求 y=3x2y=3x^2y=3x2 在 x=3x=3x=3 处的导数：...在深度学习中，我们更多的是考虑标量对向量/矩阵求导，因为损失函数一般都是一个标量，参数又往往是向量或者是矩阵。...在求导时，只能是标量对标量，或者标量对向量/矩阵求导。
错误消息的原因这个错误消息的原因在于PyTorch中的张量是多维数组，而Python标量是单个值。...当我们尝试将只包含一个元素的张量转换为Python标量时，PyTorch希望我们明确指定我们要转换的单个值。如果张量包含多个元素，PyTorch无法确定我们要转换为哪个标量值。...解决方法在解决这个问题之前，我们首先需要确认张量中的元素数量。可以使用torch.numel()函数获得张量的元素数量。...(tensor3)print(num_elements3) # 输出：8，张量中有8个元素torch.numel()函数非常有用，特别是在处理张量的形状和大小时。...它可以帮助我们了解张量中的元素数量，以便进一步进行相应的操作。例如，在神经网络中，我们可能需要知道每层中的参数数量或特征图的元素数量，这时就可以使用torch.numel()来计算。
幸运的是，新版本的PyTorch中引入了适当的标量（0维张量）支持！...Loss 是一个包含张量（1，）的 Variable，但是在新发布的 0.4.0 版本中，loss 是一个 0维标量。...对于标量的索引是没有意义的（目前的版本会给出一个警告，但在0.5.0中将会报错一个硬错误）：使用 loss.item（）从标量中获取 Python 数字。...值得注意得是，如果你在累积损失时未能将其转换为 Python 数字，那么程序中的内存使用量可能会增加。这是因为上面表达式的右侧，在先前版本中是一个 Python 浮点型数字，而现在它是一个零维的张量。...*tensor 方法不同的是，你也可以通过这种方式（单个 Python 数字在 torch.*tensor 方法中被视为大小）创建零维张量（也称为标量）。
这样在执行操作时，PyTorch会自动跟踪这些张量的计算过程，以便后续进行梯度计算。...在PyTorch中，张量的梯度是通过自动求导机制计算得到的，而不是直接等于张量本身。...f.backward()是PyTorch中自动梯度计算的函数，用于计算张量`f`关于其所有可学习参数的梯度。在这个例子中，`f`是一个标量张量，它只有一个可学习参数`x`。...当调用f.backward()`时，PyTorch会自动计算`f`关于`x`的梯度，并将结果存储在`x.grad`中。这样，我们就可以使用这个梯度来更新`x`的值，以便最小化损失函数`f`。...detach 之后会产生一个新的张量, 新的张量作为叶子结点，并且该张量和原来的张量共享数据, 但是分离后的张量不需要计算梯度。
前言 在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。...下面从3个方面做一共总结： 张量的概念 张量的原理 张量的操作 张量的概念 1. 张量的定义 张量是一种多维数组，它可以是标量（零维数组）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或具有更高维度的数组。...在PyTorch中，张量是tensor.Tensor 的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...变为(3, 8) 张量的原理 PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。...形状（shape） 张量的形状定义了其维度和每个维度上的大小。形状信息有助于解释存储中数据的组织方式。 # 获取张量的形状 shape = tensor_3d.shape 3.
这让我们看到张量之间的加法是一个element-wise 操作。在相应位置的每一对元素被加在一起，产生一个新的相同形状的张量。...可能想到的第一个解释是，这个运算只是使用单个标量值，对张量中的每个元素进行运算。 这种逻辑是可行的。然而，这有点误导人，而且在更一般的情况下，我们注意到它使用标量。...在这一点上，您可能会认为这似乎有些令人费解，所以让我们看一个更棘手的示例，以解决这一问题。假设我们有以下两个张量。 二、广播的一个更棘手的例子 让我们看一个更复杂的例子来理解这一点。...理解element-wise 的操作和相同的形状要求为广播的概念和为什么使用广播提供了基础。 我们什么时候真正使用广播?在预处理数据时，特别是在归一化化过程中，我们经常需要使用广播。...一、PyTorch版本1.2.0中的更改 返回的比较操作从torch.uint8 变成 torch.bool. https://github.com/pytorch/pytorch/pull/21113
, torch.Tensor) 在jupyter 中一次性输出多个内容使用逗号间隔实现 将大小为1的张量转换为 Python标量 使用 item()，或者强制类型转换实现 a = torch.tensor...求导和反向传播：计算图可以帮助自动计算函数的导数，特别是在深度学习中的反向传播算法中。通过在计算图中计算每个节点的梯度，可以从输出端反向传播梯度到输入端，以便优化模型的参数。...会累积梯度，需要清除之前的值。...backward，需要传入 gradient 参数 【在PyTorch中，反向传播（backward）函数用于计算非标量张量的梯度。...当计算标量的梯度时，PyTorch会自动计算并传播梯度，而无需明确传入梯度参数。然而，当处理非标量张量时，需要手动传入梯度参数。】
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。...物理学中，标量（或作纯量）指在坐标变换下保持不变的物理量。用通俗的说法，标量是只有大小，没有方向的量，如功、体积、温度等。...在 AI 框架或者计算机中，标量是一个独立存在的数，比如线性代数中的一个实数 488 就可以被看作一个标量，所以标量的运算相对简单，与平常做的算数运算类似。代码 x 则作为一个标量被赋值。...基本数据结构张量：张量通过 shape 来表示张量的具体形状，决定在内存中的元素大小和元素组成的具体形状；其元素类型决定了内存中每个元素所占用的字节数和实际的内存空间大小基本运算单元算子：具体在加速器...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。
在计算机中，数字对应数学中的标量（0个索引），数组对应数学中的向量（1个索引），二维数组对应数学中的矩阵（2个索引）。而n维张量，意味着访问特定元素所需要的索引数量是n。...“torch.Size([1,9])”Q：为什么张量会特别注意shape？...之所以产生上面的两种差别，是因为构造函数在构造一个张量时使用的是全局缺省值（通过代码“torch.get_default_dtype()”输出的结果是“torch.float32”，确实构造函数用的是全局缺省值...“tensor([0 , 0 , 0] , dtype=torch.int32)”在numpy和pytorch之间进行切换是非常快的，这是因为在创建新的pytorch张量时，数据是共享的，而不是后台复制的...而超参数是一个参数，他的值可以手动和任意选择的，例如上面的卷积层，kernel_size设置了在该层中使用滤波器的大小（在卷积层里面输入通道和一个卷积滤波器配对来执行卷积运算）。
2 pytorch的基石--Tensor张量 要介绍Tensor这个数据类型，我觉得有必要扯一下数学。...我们都知道： 标量（Scalar）是只有大小，没有方向的量，如1，2，3等 向量（Vector）是有大小和方向的量，其实就是一串数字，如(1,2) 矩阵（Matrix）是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字...其实标量，向量，矩阵它们三个也是张量，标量是零维的张量，向量是一维的张量，矩阵是二维的张量。 ? 张量就是按照任意维排列的一堆数字的推广。如图所示，矩阵不过是三维张量下的一个二维切面。...要找到三维张量下的一个标量，需要三个维度的坐标来定位。 除此之外，张量还可以是四维的、五维的、。。。...利用b[:,1]来截取第2列的所有元素（计算机是从0开始数，所以1是第2列） 5 Tensor的其他操作 除了加法以外，还有上百种张量的操作，比如说转置（transposing），切片（slicing）
最后简单地学习 PyTorch 如何表达计算图。AI 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。...物理学中，标量（或作纯量）指在坐标变换下保持不变的物理量。用通俗的说法，标量是只有大小，没有方向的量，如功、体积、温度等。...在 AI 框架或者计算机中，标量是一个独立存在的数，比如线性代数中的一个实数 488 就可以被看作一个标量，所以标量的运算相对简单，与平常做的算数运算类似。代码 x 则作为一个标量被赋值。...基本数据结构张量：张量通过 shape 来表示张量的具体形状，决定在内存中的元素大小和元素组成的具体形状；其元素类型决定了内存中每个元素所占用的字节数和实际的内存空间大小基本运算单元算子：具体在加速器...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。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发，专为深度学习研究和开发而设计。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。...在 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...在深度学习中，阿达玛积常用于激活函数的计算、权重更新以及在一些特定的层中，如注意力机制中的权重计算等。与矩阵乘法不同，阿达玛积不是基于矩阵的行和列的乘法，而是基于单个元素的乘法。...张量的基本运算包括多种操作： 加法和减法：两个同阶张量可以进行元素对元素的加法和减法运算。 标量乘法：一个标量可以与任何阶的张量相乘，结果是将原张量的每个元素乘以该标量。...点积（内积）：两个张量的点积通常是指它们之间的逐元素乘法后求和。 外积：两个向量的外积会产生一个矩阵，其中每个元素是第一个向量的元素与第二个向量的元素的乘积。
ToTensor 是 PyTorch 中 torchvision 库中的一个函数，用于将输入数据（例如图像、数组等）转换为张量的形式。...，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。...(0))在上述代码中，我们先定义了一系列的图像预处理转换，包括将图像大小调整为 224x224、转换为张量以及归一化处理。...这是因为在PyTorch中，预训练的深度学习模型通常使用BGR顺序进行训练，所以进行图像预处理时常常需要调整通道顺序。...这个函数在深度学习中常用于数据预处理，帮助模型更好地收敛。transforms.RandomCrop: 这个函数可以随机裁剪图像，用于数据增强，产生更多样化的训练数据。
在这里，先介绍最基本的PyTorch概念： 张量（Tensor）：PyTorch的tensor在概念上与numpy的array相同： tensor是一个n维数组，PyTorch提供了许多函数用于操作这些张量...其中，forward函数计算从输入Tensors获得的输出Tensors。而backward函数接收输出Tensors对于某个标量值的梯度，并且计算输入Tensors相对于该相同标量值的梯度。...两者最大的不同就是TensorFlow的计算图是静态的，而PyTorch使用动态的计算图。 在TensorFlow中，我们定义计算图一次，然后重复执行这个相同的图，可能会提供不同的输入数据。...# 注意，在TensorFlow中，更新权重值的行为是计算图的一部分; # 但在PyTorch中，这发生在计算图形之外。...# nn.Sequential是包含其他模块的模块，并按顺序应用这些模块来产生其输出。 # 每个线性模块使用线性函数从输入计算输出，并保存其内部的权重和偏差张量。
F/∂b = a => ∂F/∂b = 10 让我们在PyTorch中实现: ?...RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 在文档中写道：当我们调用张量的反向函数时，如果张量是非标量(即它的数据有不止一个元素...这里F是非标量张量所以我们需要把梯度参数传递给和张量F维数相同的反向传播函数 ? 在上面的代码示例中，将梯度参数传递给backword函数并给出了所需的梯度值a和b。...当输出张量为标量时，则v_vector的大小为1，即torch.tensor([1.])，可以用值1代替。这样就得到了完整的雅可比矩阵，也就是J@v。...为了积累非叶子节点的梯度，我们可以使用retain_grad方法如下: ? 在一般的情况下，我们的损失值张量是一个标量值，我们的权值参数是计算图的叶子节点，所以我们不会得出上面讨论的误差条件。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
