接下来我们看看张量的基础操作 张量类型转换 在深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，张量类型转换是一个常见的操作。...这通常涉及到将一个张量的数据类型转换为另一个数据类型，以便满足特定的计算需求或优化内存使用。 TensorFlow 在TensorFlow中，你可以使用tf.cast函数来转换张量的类型。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据，而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。...负数步长：在Python的传统列表中，步长可以为负数，表示倒序排列。但在张量中，步长必须大于0，否则会报错。这意味着不能使用负数步长来逆序索引张量元素。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。
如何在张量中添加或插入轴 为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...当我们叠加的时候，我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上，然后我们沿着这个新的序列。 让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...Stack Vs Cat 在PyTorch 使用PyTorch，我们用于这些操作的两个函数是stack和cat。我们来创建一个张量序列。...现在，让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。...请注意，与TensorFlow一样，NumPy也使用了轴参数名称，但是在这里，我们还看到了另一个命名变体。NumPy使用完整单词concatenate 作为函数名称。
卷积作为GEMM GEneral Matrix to Matrix Multiplication (通用矩阵的矩阵乘法) 卷积可以使用基于变换的方法来实现，如快速傅立叶变换，它将卷积转换为频域的元素乘法...，或者使用无变换的方法，如矩阵乘法，其中输入和滤波器（卷积核）被平面化并使用矩阵操作组合以计算输出特征映射。...在隐式GEMM中，不是形成Transform矩阵，而是对每个列和行进行动态索引。最终的输出直接存储在输出张量对应的索引中。 由SMs(流多处理器)组成的GPU主要用于执行并行计算。...在上面的隐式GEMM中，每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理，以加快过程。 有了上面的计算过程，还需要存储张量，下面我们看看张量是如何在GPU中存储的。...张量通常以跨行格式存储在GPU中，其中元素在内存布局中以非连续的方式存储。这种跨行存储方法提供了以各种模式(如NCHW或NHWC格式)排列张量的灵活性，优化了内存访问和计算效率。
例子： 游戏玩家（如AlphaGo，下围棋） 自动驾驶汽车（学习如何在道路上导航） 其他学习类型 除了上述三种主要的学习类型，还有其他的学习方法，例如： 半监督学习：结合少量有标签数据和大量无标签数据来改善学习模型的性能...在PyTorch、TensorFlow等机器学习框架中，张量是这些框架中用于表示和操作数据的基本数据结构。它可以是一个标量（零维张量）、向量（一维张量）、矩阵（二维张量），甚至更高维的数据结构。...张量的常见操作 创建张量： 可以通过构造函数或特定的库函数（如PyTorch中的torch.tensor()）来创建张量，初始化为特定的值或随机数。...代码示例： 1.创建张量： 使用torch.Tensor()从数据中创建张量。 ...(ones_tensor) 2.张量的基本操作： 索引和切片：使用索引和切片访问和操作张量中的元素。
张量用作索引必须是长整型或字节型张量在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时，你可能会遇到一个错误，该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。...这个错误通常发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时，但是张量的数据类型不适合用于索引。 在本篇博客文章中，我们将探讨这个错误背后的原因，如何理解它以及如何修复它。...理解错误信息为了理解这个错误，让我们先讨论一下使用张量作为另一个张量的索引的含义。 在深度学习中，张量是表示数据和对数据执行操作的多维数组。...以下是一些常见的张量索引技术：整数索引：使用整数值来选择张量中的元素。可以使用单个整数值选择单个元素，也可以使用整数列表或张量选择多个元素。...，如使用整数张量或多维索引。
基本张量对象需要支持以张量形式表示数据。 这意味着支持索引，重载运算符，具有空间有效的方式来存储数据等等。 根据进一步的设计选择，您可能还需要添加更多功能。...这些操作可能很简单，如矩阵乘法（在sigmoids中）或更复杂，如卷积，池化或 LSTM。 ?...同样，这个想法类似于 scikit-learn 实现的各种算法所使用的类。 您可以定义一个名为 compute 的方法来执行实际计算，并在计算完成后返回张量。...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。 这有助于我们有效地解决上述三个问题。...作为一个不仅对深度学习的应用感兴趣而且对该领域的基本挑战感兴趣的人，我相信知道如何在幕后工作是迈向掌握主旨的重要一步，因为它清除了许多误解并提供了一种更简单的方法来思考为什么事情就是这样。
在这个TensorFlow教程中，您将学习如何在TensorFlow中使用简单而强大的机器学习方法，以及如何使用它的一些辅助库来调试，可视化和调整使用它创建的模型。...TensorFlow中的边可以分为两类：正常边传输数据结构（张量），其中一个操作的输出可能成为另一个操作的输入，而特殊边则用于控制两个节点之间的依赖关系来设置一个节点等待另一个节点完成的操作顺序。...下面是一个简短的代码片段，显示了如何在TensorFlow中使用上面定义的术语来计算一个简单的线性函数。...为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。这可以通过使用NumPy库或通过将Python n维数组转换为TensorFlow张量来轻松完成。 ?...随着时间的推移，TensorFlow已经越来越流行，现在开发人员正在使用深度学习方法来解决问题，如图像识别，视频检测，文本处理（如情感分析）等。
来学习一下最火的深度学习框架Tensorflow是怎么使用的～ 本文基于Tensorflow2.2版本编写 01 什么是Tensorflow Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库，...标量（Scalar）:单个实数，如1、2、3、4，我们可以说标量的维度是0。 向量（Vector）:通过[]来包裹的n个实数的集合，如[1,2,3]，向量的维度是1。...创建张量 在python中我们可以直接使用“=”的方式来创建数据，但是在Tensorflow中，为了能够使用其内部使用的函数，所以我们需要用Tensorflow中内置的函数来进行张量的创建。...数组中来创建，还可以通过已知的某种分布来进行创建。...(16, kernel_size=3) # 前向计算 out = layer(x) out.shape 07 索引和切片 张量也提供了通过索引和切片进行部分数据读取的方式，并且这两类方法的使用频率是非常高的
稀疏张量 TensorFlow 还可以高效地表示稀疏张量（即包含大多数零的张量）。只需创建一个tf.SparseTensor，指定非零元素的索引和值以及张量的形状。...如果名称已经存在，TensorFlow 会自动添加一个唯一的索引（例如，"pow_1"，"pow_2" 等）。...在 TF 函数中处理变量和其他资源 在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。...让我们看看如何在 Keras 中使用 TF 函数。...AutoGraph 和追踪自动生成图形，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。
在本教程中，假设你运行的是使用 CPU 进行深度学习运算的机器，但我也会向你展示如何在 GPU 中定义张量： ?...如果张量包含多个元素，你需要指定一个规模（shape）相匹配的张量的梯度。 例如，你可以创建两个张量，将其中一个张量的「requires_grad」设定为 True，将另一个的设定为 False。...x 和目标 y 中 n 个元素的均方误差 PyTorch optim 包 接下来，你要使用 optim 包来定义一个优化器，该优化器将为你更新权重。...该优化器接受的第一个参数是张量，这些张量需要更新。在正向传递中，你要通过向模型传递 x 来计算出预测的 y。然后，计算并显示出损失。在运行反向传递之前，你要将使用优化器更新的所有变量的梯度设置为零。...另一个区别是这个模型会使用 stochastic gradient descent optimizer 而不是 Adam。你可以使用下面的代码实现一个自定义的 nn 模块： ?
神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...，通常需要使用深度学习框架，如TensorFlow Lite、TensorFlow Micro或MicroTVM等，以便在资源受限的环境中有效地运行神经网络模型。...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....TensorFlow Lite 视觉感知示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。...模型加载到TVM Relay中，然后使用TVM编译为目标特定的运行时库。
张量的合并可以通过拼接和堆叠来实现，拼接操作并不会产生新的维度，仅在现有的维度上合并，而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。...拼接 我们可以直接使用Tensorflow中的tf.concat(tensors,axis)函数拼接张量： tensors：所有需要合并的张量List。 axis：参数指定需要合并的维度索引。...C为[2,50,9]，此时我们就可以使用堆叠的操作来创建一个新的维度。...02 数据统计 在进行神经网络计算的时候，我们通常需要统计数据的各种属性，如均值、最值、众数等信息，但是对于复杂的张量，我们往往不能通过观察数据来获取有用的信息，下面来学习一下数据统计的方法。...Tensorflow中填充操作可以用tf.pad(x,padding)实现： x：需要填充的张量。 padding：嵌套list，比如[[0,3]]表示在第一个维度左边不填充，右边填充3个单元。
如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。 首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。...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。...在下面的例子中，我们使用逗号来表示一个具有5个元素的元组，其中每个元素都是按元素操作的结果。...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。...为了说明这一点，我们首先创建一个新的矩阵Z，其形状与另一个Y相同，使用zeros_like来分配一个全 0 的块。
下面的动图展示了使用 TF-Coder 解决张量操纵问题的过程： ? 那么，TF-Coder 工具可以在哪些场景中起到作用呢？...为了解决上述问题，你可能需要使用 bucketing，来将数字价格转换为类别特征。...在选择 bucket 边界之后，如何使用 TensorFlow 将数值价格映射到 bucket 索引呢？...：计算一个 0-1 张量，它可以找出输入张量每一行中的最大元素。...尽可能让示例无歧义会有所帮助，这一般可以通过向输入和输出张量添加更多数值来实现。
“index_override”要使用的全局索引。这对应于将生成的最终存根中的参数顺序。返回值：被包裹的输入张量。...“index_override”要使用的全局索引。这对应于将生成的最终存根中的参数顺序。返回值：缠绕输出张量。...类似地，如果您在单个解释器的一个线程中调用invoke()，但是希望在另一个线程上使用张量()，那么在调用张量()之前，必须在线程之间使用同步原语，以确保调用已经返回。...注意，这将复制值中的数据。如果希望避免复制，可以使用张量()函数获得指向tflite解释器中的输入缓冲区的numpy缓冲区。参数：tensor_index:张量的张量索引。...如[Optimize.DEFAULT]。representative_dataset:可用于为模型生成输入和输出示例的代表性数据集。转换器可以使用数据集来评估不同的优化。
张量(构建块) 如果您熟悉TensorFlow之类的深度学习平台，您应该能够认识到张量是操作符使用的n维数组。因此，它们代表了任何深度学习应用程序的构建块。...我们可以使用input.shape来检索张量的大小。 const tensor_s = tf.tensor([2,2]).shape; 这里的形状为[2]。我们还可以创建具有特定大小的张量。...优化器是一种沿着梯度来最小化函数的算法。文献中有许多优化器，如SGD，Adam等等，这些优化器的速度和准确性各不相同。Tensorflowjs支持大多数重要的优化器。...最后，我们使用了具有输出单元10的密集层，它表示我们在识别系统中需要的类别的数量。实际上，该模型用于识别MNIST数据集中的手写数字。 优化和编译 创建模型之后，我们需要一种方法来优化参数。...因此，我们需要使用expandDims为张量增加一个额外的维度： const eTensor = tensor.expandDims(0); 这样，输出张量的大小为[1,28,28,3]，因为我们在索引
我们可以使用 PyTorch 中的max函数来做到这一点，该函数输出张量中的最大值以及发生最大值的索引： # In[14]: _, index = torch.max(out, 1) 现在我们可以使用索引来访问标签...这包括数据在内存中的存储方式，如何在常数时间内对任意大的张量执行某些操作，以及前面提到的 NumPy 互操作性和 GPU 加速。...然而，底层内存只分配一次，因此可以快速创建数据的备用张量视图，而不管Storage实例管理的数据大小如何。 3.7.1 存储索引 让我们看看如何在实践中使用我们的二维点进行存储索引。...3.8.1 另一个张量存储的视图 通过提供相应的索引，我们可以获取张量中的第二个点： # In[21]: points = torch.tensor([[4.0, 1.0], [5.0, 3.0], [...根据使用情况，这可能是一个限制，也可能不是，但我们应该学会如何在需要时以互操作的方式保存张量。接下来我们将看看如何做到这一点。
char5-TF高阶操作 第五章主要是介绍了TensorFlow2的几个高阶操作，包含： 合并与分割 数据统计 张量比较 填充与复制 数据限幅 张量的高级操作 数据加载及预处理 ?...)实现 x：待分割张量 axis：分割的维度索引号 num_or_size_splits：切割方案 当num_or_size_splits为单个数值时，如10，表示切割 为 10 份 当 num_or_size_splits...如果希望在某个维度上全部按照长度为1进行分割，使用tf.unstack，切割长度固定为1。...cond 中为 True 的元素索引 demo 获取张量中的正数及其索引 x = tf.random.normal([3,3]) # 构造 a mask=x>0 # 比较操作，等同于 tf.equal...只能在全0张量的白板上进行刷新，可能需要结合其他操作来实现现有张量的数据刷新功能。 shape：白板的形状 indices：需要刷新数据的索引 updates：需要插入进去的新数据 ?
此外，每个torch函数列出了其文档中的广播语义。 张量和变量的高级索引 PyTorch现在支持NumPy样式的高级索引的子集。...、省略号 x[[0, 3], :, :] x[[0, 3], ...] --> both yield a 2x5x5 Tensor [x[0], x[3]] 也可以使用张量来索引！...这意味着你可以得到很多函数，如send，recv，all_reduce，它将在节点（机器）之间交换张量。...•权重归一化现在通过torch.utils.weight_norm来实现。 • 现在可以使用ignore_index参数计算cross_entropy_loss和nll_loss来忽略特定的目标索引。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。 然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。
同时，我们会展示如何在你的系统上安装TensorFlow。...如果你要使用这个Python来做其他用途的话，这个方法是不可行的。一个常见的做法就是在虚拟环境中安装TensorFlow，通过一个叫做virtualenv的软件实现。...我们可以使用print命令来确认下。在纯Python的例子中我们得到： >print phwHello World!...这两行代码使用了我们的第一个TensorFlow操作：tf.constant()。在TensorFlow中，任何在图中的计算节点称作一个操作（Operation）或者简写为Op。...tf.int32,name=’c’)print(c1.name)print(c2.name) Out:c:0c_1:0 Tensor对象的命名是其对应操作的名称（“c”;与冒号连接），后面是生成它的操作输出中的张量索引
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