在文章PyTorch-Tutorials【pytorch官方教程中英文详解】- 1 Quickstart中是快速介绍版本。接下来具体看看pytorch中的重要概念：Tensor（张量）。官网链接：Tensors — PyTorch Tutorials 1.10.1+cu102 documentationTensors are a specialized data structure that ar
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2023-11-01 20:59:42
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# PyTorch Tensor筛选指南
## 引言
在深度学习和数据科学的世界里，PyTorch是一个流行的深度学习框架。Tensor是PyTorch中最基本的数据结构，它可以看作是一个多维数组。Tensor的强大之处在于能够处理大量的数据，同时提供了丰富的操作接口。在实际应用中，数据的筛选和处理至关重要。本文将深入探讨如何在PyTorch中筛选Tensor，同时提供详细的代码示例。希望通过
Pytorch基础（二）Tensor的索引和切片Tensor的index和select**Dim 0 first：**多维张量的索引默认为第一个维度索引a = torch.Tensor(4, 3, 28, 28)
print(a[0].shape) # torch.Size([3,28,28])
print(a[0,0].shape) # troch.Size([28,28])选择前N个或后N个
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2023-09-27 13:17:41
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作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
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2023-10-20 20:44:27
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# 使用 PyTorch 筛选两个张量的交集
在现实的开发中，经常会遇到需要从两个张量（Tensor）中筛选交集的情况。PyTorch 提供了丰富的功能来处理这样的任务。本文将为初学者详细讲解如何使用 PyTorch 实现这一功能，并明确每一步的流程和代码示例。
## 实现流程概述
为了清晰地展示整个流程，我们可以将步骤总结成以下表格：
| 步骤 | 操作内容
模型的保存和加载都在系列化的模块下先看保存的更详细的可以参考这里https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html#preserve-storage-sharing torch.save()并torch.load()让您轻松保存和加载张量：最简单的就是t = torch.tensor([1., 2.])
torch.save(t, 't
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2023-10-11 06:23:50
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PyTorch教程【五】TensorBoard的使用
一、安装TensorBoard1、进入Anaconda Prompt，激活环境conda activate pytorch(或直接在PyCharm中打开Terminal终端)2、输入命令pip install tensorboard3、安装成功二、代码示例from torch.utils.tensor
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2023-07-24 18:21:35
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【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作 文章目录【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作一、创建Tensor二、数据操作2.1 算术操作2.2 索引2.3 改变形状2.4 Tensor、NumPy 和 标量 的 互通2.5 线性代数相关函数三、Tensor的广播机制四、运算的内存开销五、Tensor在CPU和GPU之间相互移动 一、创建Tens
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2023-09-03 18:11:20
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本文参考了官方文档及各个大佬的博客在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。本文涉及： Tensor属性：.gr
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2023-11-25 17:40:43
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创建Tensor的多种方法从numpy创建import torch
import numpy as np
a = np.array([2, 3.3])
a = torch.from_numpy(a) # torch.DoubleTensor从list创建a = torch.FloatTensor([2, 3.3]) # 尽量少用这种方式,容易和给shape的情况看混淆
b = torch.t
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2023-08-24 17:08:55
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ensor的索引、切片和拼接一、相关命令命令1：拼接-torch.cat()格式： torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor解释：在指定维度上拼接两个tensor>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
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2023-12-07 13:12:35
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张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……）note: torch.fun(tensor1)和tensor1.fun()都只会返回改变后的tensor，但是tensor本身的维度和数据都不会变。包括unsqueeze、expand等等。张量切片选择TORCH.INDEX_SELECTtorch.index_select(input, dim, index, *, out=None)示例&g
上一篇博客讲述了如何根据自己的实际需要在pytorch中创建tensor，这一篇主要来探讨关于tensor的基本数据变换，是pytorch处理数据的基本方法。 文章目录1 tensor数据查看与提取2 tensor数据变换2.1 重置tensor形状:pytorch.view()2.2 增加/减少tensor维度:torch.unsqueeze()/torch.squeeze()2.3 tenso
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2023-08-26 16:01:49
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pytorch作为一款经典的深度学习工具，几乎统治了科研/学生党在深度学习工具领域的全部江山。 从本篇博客开始，我将会陆续更新一些关于pytorch的基础用法和实战操作。 文章目录1 Tensor简介2 使用特定数据创建Tensor2.1 使用numpy格式的数据创建2.2 直接输入数据创建2.3 元素值相同矩阵的创建2.4 连续数据range的创建2.5 特殊矩阵的创建3 使用随机数据创建Ten
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2023-10-06 15:56:54
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测试环境版本: torch1.7.1 + CPU python 3.6Tensor是pytorch中的“张量”，可以看作是类似numpy的矩阵 本文介绍如何创建与调整Tensor参考书目: 《深度学习框架pytorch: 入门与实践》陈云著首先引用torch:import torch as t1、创建tensor1）使用Tensor函数创建tensor# 1 指定形状
a = t.Tensor(2
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2023-12-13 02:29:42
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最近pytorch使用的特别频繁, 这里总结一些pytorch中常用的张量(tensor)操作。tensor和array之间的转换A = t.ones(3, 4)
# torch.tensor -> numpy.ndarray
B = A.numpy()
# numpy.ndarray -> torch.tensor
C = t.from_numpy(B)
# Note:
# A,
输入输出设置禁用科学计数法torch.set_printoptions(precision=4, sci_mode=False)Tensor 和 Variabletorch新版本中合并了Tensor 和 Variable，Variable 仍然像以前一样工作，只不过返回的是 Tensor 。这意味着我们使用的时候只需要声明Tensor 就好了，更详细的，torch.tensor可以像旧的Varia
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2023-11-01 20:25:28
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1、常用的api（1）View/reshape 可以将一个shape转变成任意一个shape（2）Squeeze/unsqueeze 挤压与增加维度（3）Transpose/t/permute （矩阵的传置） 单次的交换操作和多次的交换操作（4）Expand/repeat 维度的扩展 我们可以把维度小的变成高维度的2、view 和reshape这两个基本是一摸一样的，区别在于pytorch0.3中
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2023-10-11 08:39:26
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目录一、计算图二、自动求导要点三、标量反向传播的计算四、使用Tensor 及 Autograd 实现机器学习1）先来造一批数据，作为样本数据 x 和 标签值y2）定义一个模型 y = wx +b, 我们要学习出 w 和 b 的值，用来你拟合 x 和 y3）可视化一下，红色曲线是预测结果 -- 模型曲线，蓝色点是真值 在神经网络中，一个重要内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导。 现在大部分深
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2023-11-25 07:20:27
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Tensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组，可以使用GPU加速。import torch as t
# 构建5*3矩阵，只是分配了空间，未初始化
x = t.Tensor(5, 3)
# 使用[0, 1]均匀分布随机初始化二维数组
x = t.rand(5, 3)
# 查看x的形状
print(x.size())
y = t.rand(5, 3)
# 加法的第一种
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2023-10-11 10:00:38
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