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。...PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算。...('cuda') PyTorch 默认会将张量创建在 CPU 控制的内存中, 即: 默认的运算设备为 CPU。...以下是使用 PyTorch 进行张量基本运算的代码案例： import torch # 创建张量 x = torch.tensor([1, 2, 3]) y = torch.tensor([4, 5
文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3....切片、形状size()、改变形状view() 4. item() 只能读取一个元素 参考 http://pytorch123.com/ 1. tensor 张量 empty 不初始化 import...torch.tensor([[5.5, 3], [2,4]]) tensor([[5.5000, 3.0000], [2.0000, 4.0000]]) new_* 方法，继承之前张量的属性
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。
1、在pytorch中，有以下9种张量类型 ?...(dim=1, index=0) # PyTorch 1.3之后 NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’] images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names...', 'H', 'W')) # 使用align_to可以对维度方便地排序 tensor = tensor.align_to('N', 'C', 'H', 'W') 4、数据类型转换 # 设置默认类型，pytorch...例如当参数是3个10x5的张量，torch.cat的结果是30x5的张量， 而torch.stack的结果是3x10x5的张量。...torch.bmm(tensor1, tensor2) # Element-wise multiplication. result = tensor1 * tensor2 19、计算两组数据之间的两两欧式距离 利用广播机制
张量的创建 张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...) torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 功能：依input形状创建全0张量...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided...# mean为张量, std为张量 torch.normal(mean=torch.arange(1., 11.), std=torch.arange(1, 0, -0.1)) tensor([0.8532
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情 前言 PyTorch 建立在张量之上，PyTorch 张量是一个 n 维数组，类似于 NumPy 数组。...将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量： y=torch.from_numpy(x) print(y) print(y.dtype) 在设备之间移动张量 默认情况下，PyTorch 张量存储在...CPU 上，PyTorch 张量可以在使用 GPU 来加速计算。...然后，我们将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组，然后进行相反的转换操作。同时，我们还介绍了如何使用 type() 方法更改张量数据类型。...然后，我们学习了如何使用 numpy() 方法将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。 之后，我们使用 from_numpy(x) 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。
目录 张量转换为 numpy 数组 numpy 转换为张量 标量张量和数字的转换 张量拼接操作 张量索引操作 张量转换为 numpy 数组 使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray...对于只有一个元素的张量(shape没有限制，元素只有一个)，使用 item 方法将该值从张量中提取出来。...⚔️张量的拼接方式有两种:CAT、STACK CAT方法是将两个张量按照某一维度进行拼接(类似于积木拼接) STACK方法是将两个张量按照顺序垂直堆叠起来。...使用torch.stack可以保留两个信息：序列和张量矩阵信息。当我们需要把一系列的二维张量转换为三维的张量时，可以使用torch.stack来实现。...此外，torch.cat不会增加张量的总维度数量，它仅仅是在一个指定的维度上扩展了张量的大小。
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。...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。...# 获取张量的步幅 stride = tensor_3d.stride() 张量的操作 PyTorch提供了丰富的张量操作，包括数学运算、逻辑运算、索引和切片等。 这里列举最常见的几种操作： 1....广播 广播是一种自动扩展张量的操作，使得形状不同的张量可以进行逐元素的数学运算。
文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说，我们开始吧。 ?...PyTorch中的张量是我们在PyTorch中编程神经网络时会用到的数据结构。 在对神经网络进行编程时，数据预处理通常是整个过程的第一步，数据预处理的一个目标是将原始输入数据转换成张量形式。...---- 引入Pytorch中的张量 torch.Tensor类示例 PyTorch中的张量就是torch.Tensor的Python类的一个实例。...现在让我们看看在PyTorch中使用数据创建张量的常见方法。...https://pytorch.org/docs/stable/index.html 我希望现在您已经很好地理解了如何使用PyTorch通过使用数据以及不需要数据的内置函数来创建张量。
() 函数返回 tensor 中的元素个数）； 隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，PyTorch 中的广播机制和 TensorFlow 以及 Numpy 中的广播机制类似。...比如传入参数 mean 的张量形状为 1, 2，而传入参数 std 的张量形状为 2, 2，PyTorch 会根据广播机制的规则将传入 mean 参数的张量形状广播成 2, 2。...「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...PyTorch 的官方文档中强调："当输入参数 mean 和 std 的张量形状不匹配的时候，输出张量的形状由传入 mean 参数的张量形状所决定。"...创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。
函数修改张量形状，第二个参数为-1 reshaped_tensor = tensor.reshape(1, -1) print("修改后的张量：") print(reshaped_tensor) 原始张量...transpose：transpose用于交换张量的两个维度。它并不改变张量中元素的数量，也不改变每个元素的值，只是改变了元素在张量中的排列顺序。...如果你需要保持张量中元素的相对位置不变，仅调整张量的维度顺序，那么应该使用transpose；如果你需要改变张量的整体形状而不关心维度的顺序，reshape会是正确的选择。...，只能用于存储在整块内存中的张量。...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，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。
本文介绍张量 (Tensor) 的基本知识 。 参考 深入浅出PyTorch ，系统补齐基础知识。...本节目录 张量的简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch中张量的操作 PyTorch中张量的广播机制 张量 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量...我们可能有10,000 张郁金香的图片，这意味着，我们将用到4D张量： (batch_size, width, height, channel) = 4D 在PyTorch中， torch.Tensor...广播机制 当对两个形状不同的 Tensor 按元素运算时，可能会触发广播(broadcasting)机制：先适当复制元素使这两个 Tensor 形状相同后再按元素运算。...(复制)到了第二行和第三行，⽽y中第⼀列的3个元素被广播(复制)到了第二列。
创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。...，张量的元素值为在 [start, end] 之间，步长为 step 的整型序列，包含 end 本身； 使用 torch.range() 函数会出现 Warning 警告：未来的 Pytorch 版本会将...c = torch.range(0, 10) 对于张量 b 来说，由于 ，因此最终张量 b 为长度为 5 的 1D 张量。...= None, requires_grad = False) 可以创建长度为 steps 的 1D 张量，张量的元素值为在 之间均匀间隔的 steps 个点。...序列张量的值为 ； >>> import torch >>> # 创建元素值为范围[0, 10]之间均匀间隔的5个值的1D浮点型序列张量 >>> a = torch.linspace(0., 10.
1.张量 ---- 张量的概念在深度学习领域里，是可以使用GPU进行运算的多维数组。...0维张量是一个标量（scalar）； 1维张量是一个矢量（vector）； 2维张量是一个矩阵（matrix）； 3维以上的张量并没有通俗的表示方式。...3.PyTorch的不同形态 ---- PyTorch可以通过不同方式形态达到同样的目的。...在Pytorch中，张量的很多运算既可以通过它自身的方法，也可以作为Pytorch中的一个低级函数来实现。...一个 PyTorch 的Tensor本质上是一个能够索引一个Storage的视角。
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象，它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。...常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。...pytorch.tensor() 给定元素手动创建张量 >>> torch.tensor(1) # 零维张量（标量） tensor(1) >>> torch.tensor((1,2)) # 1维张量...（broadcast），与 numpy 的广播类似 a tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) b = a+2 b tensor([[3., 3., 3
那么新的张量与原来的数组是什么关系呢？...”真的是是非常小的、接近 0 的数： >>> torch.empty(1) tensor([2.0890e+20]) 还可以根据已有的张量，按照该张量的形状生成相同形状的新张量： torch.zeros_like...1，其余值为 0 的张量。... 0.], [ 0., 0., 1.]]) 2. indexing，slicing，joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch...torch.mean(input, dim, keepdim=False, out=None)：返回张量内张量的平均数。
上节课讲了pytorch中的0维和1维的标量定义和代码表达形式。...本节课将介绍pytorch中的二维和三维表达形式。...首先引入pytorch包 import torch 先构建一个2维的2行3列的呈高斯分布的矩阵 a = torch.randn(2, 3) print(a) 输出矩阵为 tensor([[ 0.5747...print(a.size()) torch.Size([2, 3]) 但若想分别查看a在0维、1维上的size为： print(a.size(0)) print(a.size(1)) 输出分别为 2 3 在pytorch
PyTorch 24小时入门的第一章的小结。关于PyTorch的安装，建议参考官网pytorch.org的conda安装命令。相关教程和资源见上一篇24小时入门PyTorch。...24小时入门PyTorch深度学习 1 简介 tensor(张量)是PyTorch中最基本的数据形式。 在PyTorch中，使用torch.Tensor类表示。...torch.ones(size=(3, 4)) torch.ones_like(input) 2.4 一串序列 torch.arange(start, end, step) 3 属性 通过.来访问张量的属性...7 与Numpy交互 最常用是 在numpy array和 PyTorch tensor间转换的方法: torch.from_numpy(ndarray) : NumPy array -> PyTorch...torch.Tensor.numpy() : PyTorch tensor -> NumPy array.
1. python中的数据类型与pytorch中的数据类型 python中的Int类型、float类型、Int array类型和Float array类型在pytorch中分别对应于IntTensor类型...而python中的string类型在pytorch中有两种表示方式：一种是One-hot类型、一种是Enbedding类型。...查看编码方式 首先引入pytorch包 import torch 构建一个2行3列呈高斯分布的矩阵 a = torch.randn(2, 3) 输出结果 tensor([[-0.0051, 1.7796...3]) torch.Size([]) 若想检验a和b的长度，输入代码 print(len(a.shape)) print(len(b.shape)) 输出结果 2 0 若想表示出1维（dim=1）的张量...torch.tensor表示，也可以用numpy来表示 先引入numpy包 f = np.ones(1) print(f) print(f.shape) 结果为 [1.] (1,) 又有从numpy导入到pytorch
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...文章目录 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...2.2 torch.masked_select 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 功能：将张量按维度dim 进行拼接 tensors : 张量序列 dim： 要拼接的维度...dim 进行平均切分 返回值：张量列表 注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量。...(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 t = torch.randint(0
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