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
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
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
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
搭建神经网络以前还需要载入、构建数据。PyTorch 提供了非常方便的模块 torch.utils.data 来完成相关的任务。1. 总览构建一个可以被 PyTorch 利用的数据集分两步：划分数据集、数据采样器（可选），构建 PyTorch 数据集（可选）构建数据集的读取器PyTorch 支持下面两种数据集：map-style datasets（映射风格的数据集） 需要重写 __getitem_
随着互联网发展的深入，互联网开始下沉到各行各业进行互联网改造，比如进入网约车、出租车行业的滴滴，将出租车行业互联网化，改造之前，出租车的分布、订单轨迹、人流热度等交通数据都是直接废弃导致无法利用起来。改造之后，整个城市的出租车的实时分布、订单运行轨迹、人流热度等等这些都能实时观测到的，可以用于交警、行人、出租车提前规划更合理的路线，加快了整个城市的运行效率。在这个互联网改造过程中，最核心的就是出租
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：# -*-
torch.utils.data.DataLoaderDataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
pin_memory=False, drop_last=False, t
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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现有的外存体系是DDR内存+磁盘二级存储结构。磁盘的优点是廉价，在存放大数据背景下的海量数据时扩充容量的代价容易承受。但是，数据管理的其他操作就有些蛋疼了，很多基本的操作都发现无法避免一个瓶颈：内外存间的通信(Jeffrey Scott Vitter)基于闪存的高速外存(SSD)没有随机I/O，这对很多ENN(Exact Nearest Neighbor)搜索方法是福音。典型的，va-file,
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
（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。 TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。（2）表和索引所占空间。 &
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
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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
1031阅读
import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) np.add(a, 1, out=a) print(a) print(b) print(a) a = torch.ones(5) print(a)b = a.numpy()print( ...
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2021-10-14 19:33:00
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2评论
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
torch.tensor()和torch.Tensor()新建得到的tensor到底有什么区别？
原创
2022-08-20 00:34:59
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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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# 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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