进行切分 返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示 每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度...：在维度dim 上，按 index 索引数据 返回值：依index 索引数据拼接的张量 input : 要索引的张量 dim 要索引的维度 index 要索引数据的序号 code： t = torch.randint...，而torch.index_select通过该张量索引原tensor并且拼接返回。...[2, 5, 8]]) t_select: tensor([[4, 5, 0], [2, 5, 8]]) 2.2 torch.masked_select 功能：按mask 中的...True 进行索引 返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量
它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。...torch.take适用于一维索引，从输入张量中取出对应索引位置的元素。当只需要按照一维索引取值时，非常方便。 作者：Oliver S
一、前言 昨天分享了一个文章，Python中如何获取列表中重复元素的索引？，后来【瑜亮老师】看到文章之后，又提供了一个健壮性更强的代码出来，这里拿出来给大家分享下，一起学习交流。...data = ['A', 'B', 'C', 'B', 'D', 'E', 'D'] result = {} for index, kw in enumerate(data): if kw not...= 1] 这个方法确实很不错的，比文中的那个方法要全面很多，文中的那个解法，只是针对问题，给了一个可行的方案，确实换个场景的话，健壮性确实没有那么好。 二、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Python中如何获取列表中重复元素的索引的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【KKXL的螳螂】提问，感谢【瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示。
x = torch.Tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) describe(x) 使用 NumPy 数组创建张量 我们也可以从NumPy 数组中创建PyTorch 张量。...torch.sum() 此函数返回输入张量中所有元素的总和。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...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
plt.imshow(img)#添加段落文字 :param photoId: 作品id assert 1 assert order == ["a", "b"]MAIN_MENU_BUTTON_BACKGROUND..., row.sepallength + row.sepalwidthfrom PIL import Image t.circle(53, 35)kUNIFORM：weights 为一个值，对应张量乘一个元素...； value = sheet.cell(row=i, column=1).valuepytorch 中transforms的使用详解 '流畅', del_name =...browser.close()#当前目录下的scripts文件夹下，以test开头，以.py结尾的所有文件中，以Test开头的类内，以test_开头的方法 -可自定义 fp = open(r"E:\test.txt...", 'r', encoding='utf-8') # 读取文件中编号 ------->test_b/*!
在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ? 在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...二、Default dtype Vs Inferred dtype 好了，在我们把torch.Tensor()构造函数从我们的列表中删除之前，让我们复习一下打印出来的张量输出的不同之处。...对于索引0，前两个o1和o2仍具有原始值1，而对于索引0，后两个 o3 和 o4 具有新值0。...这种共享仅仅意味着内存中的实际数据存在于一个地方。因此，基础数据中发生的任何更改都将反映在两个对象中，即torch.Tensor和numpy.ndarray。
这里我们用一个二维的张量来做一个测试，CUDA代码保持不动，只修改Python代码中的输入： import os import numpy as np import mindspore as ms from...，我们在CUDA的打印函数中设置的打印输出大小是输入张量的第一个维度的大小，我们给的是一个(4,3)大小的张量，因此会顺序打印4个数出来。...这里我们也能够发现MindSpore在进行输入的规范化的时候，会自动压平输入的张量变成一个维度。因此这里的调用代码等价于先对输入张量做一个reshape，然后再把第一个维度对应大小的张量元素打印出来。...，我们输出的结果是整个张量的元素值乘以0.5，同时也把一个整形变量转化成了一个浮点型变量。...atomicAdd函数，把输入张量的所有元素做一个求和，这样输出的张量的shape只有[1]，对应的Python调用形式也要做一定的调整： import os import numpy as np import
4. narrow() 这个函数返回一个新的张量，这个张量是原来张量的缩小版。这个函数的参数是输入张量、要缩小的维数、起始索引和新张量沿该维数的长度。...它返回从索引start到索引(start+length-1)中的元素。...它接受列表中的元素，从索引2开始，到索引3(=2+2 -1，即start+length-1)。 Narrow()的工作原理类似于高级索引。...5. where() 这个函数返回一个新的张量，其值在每个索引处都根据给定条件改变。这个函数的参数有：条件，第一个张量和第二个张量。...这里，它检查张量a的值是否是偶数。如果是，则用张量b中的值替换，b中的值都是0，否则还是和原来一样。 此函数可用于设定阈值。如果张量中的值大于或小于某一数值，它们可以很容易地被替换。 - EOF -
02基于张量分解的链接预测模型基本概念 在本次介绍中，我们使用G(E,R)表示知识图谱,其中E表示实体的集合，R表示关系的集合，|E|和|R|分别表示集合E和集合R中元素的个数。...我们可以使用一个|E|×|E|×|R|的三维二值张量(3D binary tensor)表示一个知识图谱中的全部事实。...基于张量分解的模型共学习三个函数：1.实体表示函数，通常将实体表示为向量；2.关系表示函数，通常将关系表示为矩阵；3.评分函数，根据实体和关系的表示得到三维二值张量中某个值的预测值。...RASCAL模型对于一个知识图谱中存在的多种关系共享实体的表示，除此之外并不显式学习任何关系间的相关性，将|E|×|E|×|R|的三维二值张量视为|R|个|E|×|E|的二维二值张量切片的简单堆叠，EMBR...相反的，对于一个知识图谱中存在的多种关系，Tucker采用三维张量分解的算法直接分解为一个核张量（三维张量）和三个二维张量在其对应维度的乘积。
二、基于张量分解的链接预测模型基本概念 在本次介绍中，我们使用G(E,R)表示知识图谱,其中E表示实体的集合，R表示关系的集合，|E|和|R|分别表示集合E和集合R中元素的个数。...(h,r,t)表示知识图谱中的三元组，张量分析其中h,t∈N,r∈E分别表示主语、关系和宾语。...我们可以使用一个|E|×|E|×|R|的三维二值张量(3D binary tensor)表示一个知识图谱中的全部事实。...RESCAL[1]模型年发表于2011年ICML，张量计算首先提出基于张量分解的方法对关系数据建模，完成知识图谱中链接预测的任务。...相反的，对于一个知识图谱中存在的多种关系，Tucker采用三维张量分解的算法直接分解为一个核张量（三维张量）和三个二维张量在其对应维度的乘积。
1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...a<x 精确匹配某一列范围匹配另一列 where a=x and b like x% 10.因为索引树的节点是有序的,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序
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。
卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...注意，张量的形状 编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...记住，最后一个轴，也就是我们要开始的轴，是实际数字或数据值所在的轴。 如果我们沿着最后一个轴运行，停下来检查一个元素，我们将看到一个数字。如果我们沿着任何其他轴运行，元素是多维数组。...就访问数据方面而言，我们需要三个索引。我们选择颜色通道，高度和宽度以获取特定的像素值。 图片批次（Image Batches） 这将引出四个轴中的第一个轴，用来代表批次大小。...给定一个代表一批图片的张量（类似于上面），我们能使用四个索引定位到一批图片中特定图片的特定通道的特定像素值。 输出通道和特征图 让我们看一下在通过卷积层转换后，张量颜色通道轴是如何变化的解释。
前言 学习张量的拼接、索引和形状操作在深度学习和数据处理中至关重要。 拼接操作允许我们合并不同来源或不同维度的数据，以丰富模型输入或构建复杂网络结构。...索引操作则提供了精确访问和操作张量中特定元素或子张量的能力，这对于数据预处理、特征提取和错误调试尤为关键。...对于只有一个元素的张量，使用 item 方法将该值从张量中提取出来。...张量索引操作 我们在操作张量时，经常需要去进行获取或者修改操作，掌握张量的花式索引操作是必须的一项能力。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，例如: 一个张量经过了 transpose 或者 permute 函数的处理之后
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目标网站红薯中文网 获取网页源代码也获取不了这些动态渲染的数据 所以用简单的，但是有点麻烦的方法 使用selenium执行js，或者直接在浏览器里面执行js function kkk(){...} kkk() 另外，还有大部分的数据是加密的，也很简单 function long2str(v, w) { var vl = v.length; var sl = v[vl - 1] & 0xffffffff...76980100是上一个请求获取的解密密钥 套用即可 解密之后，里面的参数是对应的 context_kw11 这个就是对应的伪元素的class，将这个都拿去用selenium执行js的方法获取到结果...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
这些概念建立在一个又一个的基础上，从阶开始，然后是轴，最后到形状，所以要注意这三者之间的关系。 ? 阶、轴和形状都与我们在上一篇文章中讨论的索引概念有着根本的联系。如果你没看过，我强烈建议你去看看。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。 阶和轴 张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...假设有个张量是一个2阶的张量，这意味着这个张量有2个维度，或者等价于，张量有 2 个轴。 元素被称为存在或沿着轴运行。这个机制受每个轴的长度限制。现在让我们看看轴的长度。...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...，形状中的分量值的乘积必须等于张量中元素的总数。
本文是第一篇：深度学习中的数学基础和张量操作图片In 1:import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tf加载MNIST数据集MNIST...======] - 0s 863us/step - loss: 0.0685 - accuracy: 0.9788模型在训练集上表现得很好，但是在测试集上性能表现得要差些，这种现象称之为过拟合神经网络的数据张量标量...查看轴的个数，称之为rankOut17:0In 18:x.size # 表示张量中的元素个数Out18:1向量-1D张量In 19:x = np.array([9,8,1,12])xOut19:array...ndimx.ndimOut25:2In 26:# 2、形状shapex.shapeOut26:(3, 4)In 27:# 3、数据类型x.dtypeOut27:dtype('int32')In 28:# 4、元素个数...sizex.sizeOut28:12现实数据中的张量向量：2D, (samples, features)时间序列数据：3D, (samples, timesteps, features)图像：4D,(smaples
1 从集合中通过指定的序号获取元素 0 1 2 3 4 5 6 7</...; break; case $(this).is(".aa"): $(this).css("color","yellow"); break; } }) }) 4 获取元素的上一个元素和下一个元素...jQuery(function(){ $("p").next(".yes").css("color","red"); }) //获取元素的上一个元素 jQuery(function(){...$("p").prev(".yes").css("color","red"); }) 5 获取元素的父元素和子元素 1号 ...jQuery(function(){ $("p").parent().css("color","red"); }) //获取元素的子元素 jQuery(function(){ $("#aa
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