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tf.compat

.): 断言条件x <= y持有元素。assert_near(...): 断言条件x和y是紧密元素。assert_negative(...): 断言条件x < 0在元素方面保持不变。....): 更新张量的形状，并在运行时检查该形状是否保持不变。equal(...): 返回(x == y)元素的真值。erf(...): 计算x元素的高斯误差函数。...如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims:如果为真，则保留长度为1的缩减维度。name:操作的名称(可选)。....): 重置指标和值不变的稀疏张量的形状。sparse_reshape(...): 重新构造稀疏张量，以新的密集形状表示值。sparse_retain(...): 在稀疏张量中保留指定的非空值。....): 将任何类似字符串的python输入类型转换为unicode。dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。

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    01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

    （张量运算） 8.1 基本操作 8.2 矩阵乘法 8.3 索引（index）和切片（slice） 8.4 矩阵的转置 8.5 为什么会用到矩阵乘法？...如下所示,我们可以用[-1]选择最后一个元素,可以用[1:3]选择第二个和第三个元素: X[-1], X[1:3] image-20230926182901602 如果我们想为多个元素赋值相同的值,我们只需要索引所有元素...例如,[0:2, :]访问第1行和第2行,其中“:”代表沿轴1(列)的所有元素。虽然我们讨论的是矩阵的索引,但这也适用于向量和超过2个维度的张量。...踩坑： 1.默认情况下，NumPy 数组是使用数据类型 float64 创建的，如果将其转换为 PyTorch 张量，它将保留相同的数据类型（如上所述）。...2.因为我们在上面重新赋值了张量tensor，所以如果更改张量，数组array将保持不变。 10.在 GPU 上运行张量 深度学习算法需要大量的数值运算。

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    01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

    （张量运算） 8.1 基本操作 8.2 矩阵乘法 8.3 索引（index）和切片（slice） 8.4 矩阵的转置 8.5 为什么会用到矩阵乘法？...如下所示,我们可以用[-1]选择最后一个元素,可以用[1:3]选择第二个和第三个元素: X[-1], X[1:3] image-20230926182901602 如果我们想为多个元素赋值相同的值,我们只需要索引所有元素...例如,[0:2, :]访问第1行和第2行,其中“:”代表沿轴1(列)的所有元素。虽然我们讨论的是矩阵的索引,但这也适用于向量和超过2个维度的张量。...踩坑： 1.默认情况下，NumPy 数组是使用数据类型 float64 创建的，如果将其转换为 PyTorch 张量，它将保留相同的数据类型（如上所述）。...2.因为我们在上面重新赋值了张量tensor，所以如果更改张量，数组array将保持不变。 10.在 GPU 上运行张量 深度学习算法需要大量的数值运算。

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    线性神经网路——线性回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

    = torch.normal(0,1,(num_examples,len(w))) #创建一个大小为(num_examples, len(w))的张量X，并使用均值为0，标准差为1的正态分布对其进行初始化...y = torch.matmul(X,w) + b y += torch.normal(0, 0.01, y.shape) #预测值y中添加一个均值为0，标准差为0.01的正态分布噪声，...detach()函数用于将张量从计算图中分离，numpy()方法将张量转换为NumPy数组。这样得到的是一个NumPy数组，代表散点图中的x轴数据。...在这里，设置为1表示每个散点的大小为1个点。 这里为什么要用detach()? 尝试去掉后结果是不变的，应对某些pytorch版本转numpy必须这样做。...random.shuffle(indices) for i in range(0, num_examples, batch_size): # 根据当前批次的起始索引，创建一个包含当前批次样本索引的张量

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    PyTorch中Tensor的操作手册

    y=torch.masked_select(x,mask)#将mask中值为1的元素取出来，比如mask有3个位置值为1 y.shape#结果为tensor.Size([3]) #利用take取元素...)#此操作可行但不合理，逻辑上的问题会造成信息污染 ##squeeze减少维度数和unsqueeze扩展维度数## #squeeze只关心有值的，可以挤压该值只有1个的维度，则最后会保留值总数目 x=...(4,32,14,14)#直接输入想要的形状，但是只有原维度上的数值为1时才可以进行扩展 b.expand(4,33,14,14)#报错 b.expand(4,-1,-1,-1)#表示其他维度不变，仅怎加第...:# 在矩阵相加时，如果两矩阵的形状不一致，则会自动运行broadcast #有点类似于先unsqueeze再expand #自动会在第0维处插入一个维度,并且同时将形状为1的部分自动转换成想要运算的对象的形状...a.max(dim=1,keepdim=True)#同时返回a.argmax(dim=1)得到的结果，以保持维度数目和原来一致。

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    tf.while_loop

    为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。...稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...b)如果循环变量是索引切片，则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape， [shape[0]]， [shape.ndims])。...这些张量是内存消耗的主要来源，在gpu上进行训练时经常导致OOM错误。当swap_memory标志为true时，我们将这些张量从GPU交换到CPU。例如，这允许我们用很长的序列和大量训练RNN模型。...(tf.compat.v1.Print(i + 1, [i]), tf.compat.v1.Print(x + 1,[i], "x:"))i, out = tf.while_loop(c, b, (0

    2.8K40

    tf.Variable

    这个构造函数创建一个变量Op和一个赋值Op来将变量设置为其初始值。参数：initial_value:张量，或可转换为张量的Python对象，它是变量的初值。...dtype:如果设置了，initial_value将转换为给定的类型。如果没有，要么保留数据类型(如果initial_value是一个张量)，要么由convert_to_张量决定。...name:要创建的操作的名称read_value:如果为真，将返回值为变量新值的值;if False将返回赋值op。返回：一个张量，它将在赋值完成后保留这个变量的新值。...name:要创建的操作的名称read_value:如果为真，将返回值为变量新值的值;if False将返回赋值op。返回值：一个张量，它将在加法完成后保留这个变量的新值。...name:要创建的操作的名称read_value:如果为真，将返回值为变量新值的值;if False将返回赋值op。返回值：一个张量，它将在减法完成后保留这个变量的新值。

    2.7K40

    《deep learning》学习笔记（2）——线性代数

    ## 生成包含５个元素的向量ｘ并将其转置 >>> x = np.arange(5).reshape(1,-1) >>> x array([[0, 1, 2, 3, 4]]) >>> x.T array(...]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) ## 将B的01两个维度转置 >...[ 9, 14, 19], [15, 24, 33]]) 元素对应运算(Element-wise Operation)：针对形状相同张量的运算统称，包括元素对应乘积、相加等...2.11 行列式 行列式，记作 det(A)，是一个将方阵 A 映射到实数的函数。行列式等于矩阵特征值的乘积。行列式的绝对值可以用来衡量矩阵参与矩阵乘法后空间扩大或者缩小了多少。...如果行列式是 0，那么空间至少沿着某一维完全收缩了，使其失去了所有的体积。如果行列式是 1，那么这个转换保持空间体积不变。 行列式通常使用迹运算来求解。

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    mxnet 数据操作

    除了形状改变之外，X中的元素保持不变。 1.6 创建张量： 1.6.1 创建各元素为0的张量 nd.zeros() ● 示例： 我们创建⼀个各元素为0，形状为(2, 3, 4)的张量。...1.6.2创建各元素为1的张量 nd.ones() ● 示例： 1.7 通过Python的列表(list)指定需要创建的NDArray中每个元素的值 Y = nd.array() ● 示例：...由于X是3⾏4列的矩阵，Y转置为4⾏3列的矩阵，因此两个矩阵相乘得到3⾏3列的矩阵。...● 示例： 以 X == Y 为例，如果X和Y在相同位置的条件判断为真（值相等），那么新的NDArray在相同位置的值为1；反之为0。...索引 4.1 概念： ● 在NDArray中，索引（index）代表了元素的位置。NDArray的索引从0开始逐⼀递增。例如，⼀个3⾏2列的矩阵的⾏索引分别为0、1和2，列索引分别为0和1。

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    tf.sparse

    1、类class SparseTensor：表示一个稀疏张量。张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。...例如，indexes =[[1,3]，[2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。indices:任何类型的一维张量和dense_shape [N]，它为索引中的每个元素提供值。...例如，给定指标=[[1,3]，[2,4]]，参数值=[18,3.6]指定稀疏张量的元素[1,3]取值为18，张量的元素[2,4]取值为3.6。....): 计算稀疏张量各维元素的和。reorder(...): 将稀疏张量重新排序为正则的行主顺序。reset_shape(...): 重置指标和值不变的稀疏张量的形状。....): 沿着轴将稀疏张量分解为num_split张量。to_dense(...): 将稀疏张量转换为稠密张量。to_indicator(...): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。

    1.9K20

    【动手学深度学习】笔记一

    ]) 直接创建一个值为 ”需要创建的数据“ 的张量 torch.randn(m,n) 创建一个满足正态分布（0，1）的张量 torch.rand(m,n) 随机生成在（0，1）一个m行n列的张量 torch.ones...直接将两个张量进行相加 torch.add(x,y) y.add_(x) 索引使用 ：name[n,m] 使用索引访问Tensor：索引出来的结果与元数据共享内存，改变索引的结果也会改变原数据...函数 功能 name.view(-1,m) 将name这个Tensor转换为m列的张量，行数根据列数自动确定，-1是一种标志 name.view(n,-1) 将name这个Tensor转换为n行的张量，...，然后存储到name1这个行向量中 torch.triu(name,n) 矩阵上三角，只保留上三角的值，其余为0；n的作用是指定向上偏移量，如n=1，则为0的对角线向上平移1一个对角线 torch.tril...(name,m) 矩阵下三角，只保留下三角的值，其余为0；n的作用是指定向下偏移量，如n=1，则为0的对角线向下平移1一个对角线 torch.mm(name,name1) 矩阵乘法 name1 = torch.t

    1K20

    强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

    例如，transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。 数据标准化： 将输入数据的值缩放到某个特定的范围。标准化对于提高模型的训练效果和收敛速度很重要。...() 交换维度顺序 y = x.transpose(0, 1) 参数 dim0 (int): 要交换的维度之一的索引。...# 使用 cat() 在现有维度上连接张量 z = torch.cat((x.unsqueeze(0), y.unsqueeze(0)), dim=0) torch.stack() 在深度学习中的常见用途包括在处理序列数据时将不同时间步的数据堆叠在一起...softmax 函数通常用于将模型的原始输出转换为概率分布，使得每个类别的概率值都在 (0, 1) 范围内，并且所有类别的概率之和为 1。...像素值缩放： 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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    Pytorch，16个超强转换函数全总结！！

    例如，transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。 数据标准化： 将输入数据的值缩放到某个特定的范围。标准化对于提高模型的训练效果和收敛速度很重要。...() 交换维度顺序 y = x.transpose(0, 1) 参数 dim0 (int): 要交换的维度之一的索引。...# 使用 cat() 在现有维度上连接张量 z = torch.cat((x.unsqueeze(0), y.unsqueeze(0)), dim=0) torch.stack() 在深度学习中的常见用途包括在处理序列数据时将不同时间步的数据堆叠在一起...softmax 函数通常用于将模型的原始输出转换为概率分布，使得每个类别的概率值都在 (0, 1) 范围内，并且所有类别的概率之和为 1。...像素值缩放： 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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    强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

    例如，transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。 数据标准化： 将输入数据的值缩放到某个特定的范围。标准化对于提高模型的训练效果和收敛速度很重要。...() 交换维度顺序 y = x.transpose(0, 1) 参数 dim0 (int): 要交换的维度之一的索引。...# 使用 cat() 在现有维度上连接张量 z = torch.cat((x.unsqueeze(0), y.unsqueeze(0)), dim=0) torch.stack() 在深度学习中的常见用途包括在处理序列数据时将不同时间步的数据堆叠在一起...softmax 函数通常用于将模型的原始输出转换为概率分布，使得每个类别的概率值都在 (0, 1) 范围内，并且所有类别的概率之和为 1。...像素值缩放： 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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    5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

    describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True)) 如果你了解 NumPy ，可能已经注意到，对于 2D 张量，我们将行表示为维度 0，将列表示为维度 1。...indices = torch.LongTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 我们可以将索引作为张量传递并将轴定义为...indices = torch.LongTensor([0, 0]) describe(torch.index_select(x, dim=0, index=indices)) 我们可以将索引作为张量传递并将轴定义为...indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 此函数在张量的非连续索引这种复杂索引中很有用...describe(torch.stack([x, x, x],dim = 0)) 我们可以将我们想要连接的张量作为一个张量列表传递，dim 为 0，以沿着行堆叠它。

    1.8K10

    PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

    例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。 2. 数据标准化: 将输入数据的值缩放到某个特定范围。标准化对于提高模型的训练效果和收敛速度很重要。...() 交换维度顺序 y = x.transpose(0, 1) 参数: dim0(int): 要交换的维度之一的索引。...参数dim0 参数和dim1 应该是维度的有效索引。 2. transpose() 返回的是一个新的张量,不会修改原始张量。 3....softmax 函数通常用于将模型的原始输出转换为概率分布，使得每个类别的概率值都在 (0, 1) 范围内，并且所有类别的概率之和为 1。...像素值缩放: 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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