文章目录使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd 过程解析扩展Autograd import torch
torch.__version__'1.0.1.post2'使用PyTorch计算梯度数值PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，
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2024-04-20 18:27:51
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Tensor的操作Tensor的主要运算操作通常分为四大类：Reshaping operations（重塑操作）Element-wise operations（元素操作）Reduction operations（缩减操作）Access operations（访问操作）元素操作 元素在张量中的位置由定位每个元素的索引决定，而元素操作是对张量元素的运算，这些张量元素在张量中对应或有相同的索引位置，这里
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2024-03-11 14:20:54
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pytorch中对于矩阵要进行的操作很多，但是初学者可能并不很清楚矩阵的维度，以及当矩阵维度变大时候，怎么知道我们要操作的维度在哪里。1.学会观察中括号，了解你现在的输出数据到底是在几维空间。 tensor([[[0.1205, 0.1218],
[0.1326, 0.1112],
[0.1276, 0.1477],
[0.1228, 0.1
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2023-10-09 08:32:22
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文章目录Tensor维度变换1. view / reshape1.1 view 函数1.2 reshape 函数2. squeeze / unsqueeze2.1 unsqueeze 函数案例2.2 squeeze 函数3. expand / repeat3.1 expand 函数3.2 repeat 函数4. 矩阵转置4.1 t 函数4.2 transpose 函数案例：数据污染4.3 per
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2023-06-20 23:25:00
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Pytorch最核心的数据类型是tensor（张量），实际上我个人觉得形式上张量就是个高维数组。但是tensor的维度如何理解，比如高维tensor我们取[:,:,:,…:,3]的时候我们取的是那些数？这涉及到对tensor维度的理解tensor生成x=torch.zeros(5,3)
输出：
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
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2023-08-22 19:37:40
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1、张量1.1 pytorch和python的对比python：int、float、tuple(元组)、stringpytorch：以tensor结尾，不同类型的tensor的维度不同 例如：整型数字tensor维度为0，二维数组tensor的维度为2维1.2 pytorch特殊地方pytorch不支持string，可以用one-hot编码表示字符常见类型：float32对应pytorch：tor
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2023-09-29 08:42:41
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常用Tensor用法小结生成 tensortensor(*size)
tensor(data)
arange(s,e,step) #s-e 步长为step
linspace(s,e,steps) #s-e 均匀steps份
rand/randn(size) #均匀/标准分布
normal（mean，std）/uniform(from,to)#正态/均匀分布
randperm(m) #随机排列
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2023-11-26 21:07:03
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一、张量（一）张量介绍张量(也可以叫做Tensors)是pytorch中数据存储和表示的一个基本数据结构和形式，它是一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展。它相当于Numpy的多维数组(ndarrays),但是tensor可以应用到GPU上加快计算速度， 并且能够存储数据的梯度信息。
维度大于2的一般称为高维张量。以计算机的图像处理数据为例
3维张量，可以表示图像的：通道数×高
使用Pytorch构建神经网络一般分为四个步骤：数据构建与处理（Dataset）构建神经网络和损失函数（nn.Module）对参数进行优化（torch.optim）模型的保存与加载一、Tensor(张量) Pytorch基本操作是OP，被操作的最基本对象是Tensor。Tensor表示一个多维矩阵。比如零位就是一个点，一维就是向量，二维就是矩阵，多维相当于一个多维的数组。这个numpy是对应的。而
发现当我使用DataLoader加载数据的时候使用Module进行前向传播是可以的，但是如果仅仅是对一个img(三维)进行前项传播是不可以的。RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [6, 3, 2, 2], but got 3-dimensional input of size [3, 32, 32]
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2021-08-20 20:38:00
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微调1.微调的步骤1.在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。 2.创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。 3.为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个
对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量)，在处理问题时，需要经常改变数据的维度，以便于后期的计算和进一步处理，本文旨在列举一些维度变换的方法并举例，方便大家查看。维度查看：torch.Tensor.size()查看当前 tensor 的维度举个例子：>>> import torch
>>> a = torch.Tensor([[[1, 2],
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2023-10-13 20:20:30
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# PyTorch Tensor维度转换指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对PyTorch中的Tensor维度转换感到困惑。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你理解并掌握Tensor维度转换的基本概念和方法。
## 1. Tensor维度转换概述
在PyTorch中，Tensor是一个多维数组，可以进行各种数学运算。维度转换是Tensor操作中的一个重要部分，它允许我们改变Tensor的形
在深度学习领域，使用 PyTorch 对 tensor 的维度进行调整是一项常见的需求。随着模型的复杂性增加，我们经常会遇到 tensor 维度不匹配的问题，尤其是在实现数据预处理、模型输入输出以及结果处理时。
- 现象描述
- 在训练深度学习模型时，经常需要对输入数据的维度进行变换。
- 尝试对 tensor 使用不当的 reshape 方式，导致了运行错误。
- 错误信息提示维度
文章目录前言正文1.view/reshape2.squeeze/unsqueeze3.expand/repeat4.t/transpose 转置5.permute 任意维交换总结 前言Pytorch学习笔记第二篇，关于Tensor的维度变换。 正文1.view/reshapeview和reshape的功能一致，在元素总数不变的情况下改变Tensor的形状，并且可以用-1作为缺省，实现对某
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2023-06-25 16:57:57
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Pytorch 张量维度变化是比较常用和重要的操作，本文主要介绍几种常用的维度变化方法：1. view()方法释义：返回当前张量的视图张量；Pytorch 允许一个 tensor 成为现有 tensor 的一个视图，视图张量与其基础张量共享同样的底层数据。视图张量能够避免明显的数据拷贝，因而能够让我们快速且内存高效地进行张量重塑、切片和逐元素操作。所以可以通过 t.view() 方法来获取 ten
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2023-11-20 02:08:59
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最近对网络做改进，遇到了一些改变tensor数据维度的操作，特记录在此，方便以后查阅。1.使用索引改变维度值a = torch.randint(10, (1, 3, 4, 5, 6))
b = a[:, 1:]
c = a[:, 1:, :, :, :]
print(a.shape)
print(b.shape)
print(c.shape)输出结果：这里可以看到，“:”在python中含有任取的
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2023-10-11 11:59:14
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常见用法1、view用来改变shape。调整Tensor的shape（通过返回一个新的Tensor），在老版本中这个函数是view()，功能上都是一样的。a=torch.rand(4,1,28,28)
print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28])
#将后3维合并
print(a.view(4,28*28))#
print(a.view(4,28*28).sha
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2023-09-27 10:50:16
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索引操作与Numpy非常类似，主要包含下标索引、表达式索引、使用torch.where()与Tensor.clamp()的选择性索引变形操作是指改变Tensor维度，以适应在深度学习的计算中，数据维度经常变换的需求，是一种十分重要的操作。在PyTorch中主要有4类不同的变形方法，如下图：view()和reshape()函数 view()、resize()和reshape()函数可以在不改变Ten
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2023-08-26 17:58:49
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在使用Tensor时，我们首先要掌握如何使用Tensor来定义不同数据类型的变量。Tensor时张量的英文，表示多维矩阵，和numpy对应，PyTorch中的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行，而numpy的ndarray只能在cpu上运行。 &
