深刻理解Tensor的概念/结构及其常见的属性/操作_以Pytorch框架为例Tensor的几个重要的属性/方法1. device：2. data_ptr()3. dtype4. storage()5. is_contiguous()Tensor的操作/manipulation常用的APITensor的数据结构总结References Tensor的几个重要的属性/方法先来看一个例子：# -*-
对于算法小白来说，配置环境甚至比学网络模型还要难，配置环境过程中会遇到各种坑，一定要耐心，不要砸机（计算机）！花了6、7个小时的时间才把TensorFlow-gpu安装好，必须分享记录一下。首先，感谢这篇blog：，整个安装过程很详细。 在安装之前要确认一下几件事情。1、确保电脑上有独立的英伟达显卡且安装了相应的驱动，（查看显卡型号：右击计算机-设
搞深度学习的同学肯定一直都在跟ubuntu服务器打交道，无论创建用户，配置远程桌面，远程调试，配置TF或者PT的GPU环境等等，很多都是重复繁琐的步骤，还有可能各种踩坑，笔者就把的一些配置经验整理一下分享给各位。1 英伟达驱动安装拿到一台新的ubuntu服务器，首先安装一下英伟达驱动，建议去官网下载对应GPU版本的驱动文件。这一步我不赘述，很多关于驱动安装的帖子。 安装好显卡驱动之后通过nvidi
在深度学习领域，神经网络模型训练所需的计算量巨大，这就对计算资源提出了高要求。为了处理这一问题，图形处理器（GPU）被引入到深度学习中，其并行计算能力可以极大加速神经网络的训练过程。PyTorch作为一款出色的开源深度学习框架，为用户提供了简便灵活的GPU使用方式。本文将深入探讨PyTorch中GPU的使用，包括GPU加速的原理、GPU的配置和使用方法，以及GPU对深度学习的意义。一、GPU加速的
张量tensor 进行 形状shape1. tensor是什么？张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。张量的维度（秩）：Rank/Order： Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张量，Rank大于3时是N阶张量。这些标量、向量、矩阵和张量里每一个元素被称为tensor
Tensor基本操作Tensor基础2.1.0创建Tensor2.1.1生成特定tensor2.1.2改变形状2.1.3 索引操作2.1.4广播机制2.1.5逐元素操作2.1.6归并操作2.1.7比较操作2.1.8矩阵操作2.2Pytorch与Numpy比较2.3Tensor与Autograd2.4计算图2.4.1标量反向传播2.4.2非标量反向传播2.5使用Numpy实现机器学习2.6使用Te
文章目录非常详细的一个文档，学习pytorch可以详细研究一下：对一些比较重要的功能和知识点进行复现：一、创建tensor张量二、tensor与numpy之间的相互转换三、tensor.function与tensor.function_的区别四、修改tensor的形状五、索引操作六.逐元素操作七. 归并操作八、比较操作 非常详细的一个文档，学习pytorch可以详细研究一下：http://www
前言如果要使用GPU进行机器学习算法的训练的话，首先必须在硬件方面进行支持，即需要支持GPU训练的显卡，并正确安装驱动即安装CUDA、CUDNN；其次就是需要安装与驱动对应的torch GPU版本，如果安装错误的torch版本就无法正确训练机器学习模型。
总体步骤：检查显卡——显卡驱动CUDA适配版本——下载Anaconda、Pycharm——下载CUDA——安装Anaconda和Pycharm软
建议全文看完再操作查看显卡1.查看自己gpu的型号2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号3.查看driver version 和cuda versionanaconda中新建环境安装清华镜像源进入pytorch官网选择对应的命令换源安装测试 查看显卡1.查看自己gpu的型号ctrl+Alt+delete 打开任务管理器，点击性能，2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号进入NVIDIA
torch.Tensor是一个包含单一数据类型元素的多维矩阵。Torch定义了9种CPU张量类型和9种GPU张量类型: Data type dtype CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.float32 or torc...
原创
2021-08-12 22:30:48
3568阅读
torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)->Tensor : 为data生成tensor。如果data已经是tensor，且dtype和device与参数相同，则生成的tensor会和data共享内存。如果data是ndarray,且dtype对应，devices为cpu，则同样共享内存。其他情况则不共享内存。import t...
原创
2021-08-12 22:31:56
837阅读
目录torch.is_tensor(obj)[source]torch.is_storage(obj)[source]torch.set_default_dtype(d)[source]torch.get_default_dtype() → torch.dtypetorch.set_default_tensor_type(t)[source]torch.numel(inpu...
原创
2021-08-12 22:30:43
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本章主要针对pytorch0.4.0英文文档的前两节,顺序可能有些不一样：torchtorch.Tensor张量 TensorsData typeCPU tensorGPU tensortype32-bit floating pointtorch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensortorch.float3264-bit floating pointtorch.Dou
1.torch.set_default_tensor_type(t)
这个方法的意思是设置PyTorch中默认的浮点类型，注意这个方法只可以设置浮点数的默认类型，不可以设置整形的默认类型），可以使用torch.get_default_dtype()来获取设置的默认浮点类型。在CPU上，t默认是torch.FloatTensor，还可以是torch.DoubleTensor
在GPU上，t默认是to
torch.utils.data前言Pytorch中的 torch.utils.data 提供了两个抽象类：Dataset 和 Dataloader。Dataset 允许你自定义自己的数据集，用来存储样本及其对应的标签。而 Dataloader 则是在 Dataset 的基础上将其包装为一个可迭代对象，以便我们更方便地（小批量）访问数据集。import torch
from torch.utils
问题当使用torch创建tensor的时候，发现以下两种方式均可：a = torch.tensor([1,2,3])b = torch.Tensor([4,5,6])虽然提供了两种方式创建tensor，但是二者的区别是什么？方法torch.tensor()是一普通函数
原创
2022-04-29 10:04:20
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torch.Tensor()默认是torch.FloatTensor()的简称，创建的为float32位的数据类型；torch.tensor()是对张量数据的拷贝，根据
原创
2023-02-06 16:20:45
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# Python List to Torch Tensor 的实现
## 简介
在机器学习和深度学习中，经常需要将数据从Python的列表（List）转换为PyTorch的张量（Tensor）。本文将介绍如何实现这个转换过程，并提供了详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是将Python List转换为PyTorch Tensor的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2023-11-21 04:53:49
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1、初期检查 前期环境准备：anaconda、pycharm版本不作具体要求 windows10打开命令行1.1 检查conda是否安装好 Windows用户: win+R -> 输入cmd 然后点击“运行” ->
Linux服务器上安装anaconda和pytorch一、前期准备1.查看linux的cuda版本在XShell中输入：nvcc -V即可查看cuda版本。但是注意，-V中的必须是大写，否则出错。2.查看服务器是否可以联网在XShell中输入：ping www.baidu.com如果出现如下情况则服务器可以联网。二、安装anaconda(1)本地电脑下载。找到anaconda官网，直接点击相应的版
