关键词:
参考:http://www.jianshu.com/p/5ae644748f21#
几个数学概念:
标量(Scalar)是只有大小,没有方向的量,如1,2,3等
向量(Vector)是有大小和方向的量,其实就是一串数字,如(1,2)
矩阵(Matrix)是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字,如[1,2;3,4]
其实标量,向量,矩阵它们三个也是张量,标量是零维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量,除此之外,张量不仅可以是三维的,还可以是四维的、五维的...
一点小注意:
1.由于torch和numpy的特殊关系,似乎numpy中array的操作大部分可以在Tensor上实践
2.任何可以改变tensor内容的操作都会在方法名后加一个下划线‘_‘,如x.copt_(y)、x.t_()、x.add_(y),等等
张量的基本操作演示:
1 # coding=utf-8 2 3 import torch 4 5 6 # 特别注明:任何可以改变tensor内容的操作都会在方法名后加一个下划线‘_‘ 7 # 例如:x.copy_(y), x.t_(), 这俩都会改变x的值。 8 9 10 ‘‘‘初始化操作‘‘‘ 11 12 x = torch.Tensor(5,3) # 未初始化的张量 13 print(x) 14 x = torch.rand(5,3) # 随机初始化的张量 15 print(x) 16 print(x.size()) # 查看张量的尺寸 17 # 这是一个tuple
-4.5163e+29 4.5806e-41 -4.5163e+29 4.5806e-41 -8.3134e+23 4.5806e-41 -8.3134e+23 4.5806e-41 -8.3134e+23 4.5806e-41 -8.3134e+23 4.5806e-41 -8.3134e+23 4.5806e-41 -8.3134e+23 [torch.FloatTensor of size 5x3] 0.3349 0.7324 0.7708 0.2973 0.1546 0.5236 0.2481 0.8018 0.3527 0.2328 0.2714 0.5307 0.3042 0.5355 0.2955 [torch.FloatTensor of size 5x3] torch.Size([5, 3])
1 ‘‘‘加法操作‘‘‘ 2 3 a = torch.ones(2,2) 4 b = torch.zeros(2,2) 5 6 # 语法一 7 print(a+b) 8 # 语法二 9 print(torch.add(a,b)) 10 # 语法三 11 print(b.add_(a)) 12 # 语法三 13 c = torch.Tensor(2,2) 14 torch.add(a,b,out=c) 15 print(c)
1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 2x2] 1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 2x2] 1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 2x2] 2 2 2 2 [torch.FloatTensor of size 2x2]
1 ‘‘‘Numpy桥‘‘‘ 2 3 a = torch.ones(3,2) 4 5 a = torch.ones(5) 6 b = a.numpy() # tensor转换为array 7 a.add_(1) 8 print(b) # a,b共用内存,属于浅拷贝 9 10 import numpy as np 11 12 a = np.ones(5) 13 b = torch.from_numpy(a) # array转换为tensor 14 np.add(a,1,out=a) 15 print(b) # a,b共用内存 16 17 # 另外除了CharTensor之外,所有的tensor都可以在CPU运算和GPU预算之间相互转换 18 # 使用CUDA函数来将Tensor移动到GPU上 19 # 当CUDA可用时会进行GPU的运算 20 x = torch.ones(2,2) 21 y = torch.eye(2,2) 22 if torch.cuda.is_available(): 23 x = x.cuda() 24 y = y.cuda() 25 print(x,y) 26 # print(x+y) # 我的设备没配置好会出错,不过显卡太渣,以后有服务器玩再说吧
[ 2. 2. 2. 2. 2.] 2 2 2 2 2 [torch.DoubleTensor of size 5] 1 1 1 1 [torch.cuda.FloatTensor of size 2x2 (GPU 0)] 1 0 0 1 [torch.cuda.FloatTensor of size 2x2 (GPU 0)] Process finished with exit code 0
『pytorch』第十二弹_nn.module和nn.functional
大部分nn中的层class都有nn.function对应,其区别是:nn.Module实现的layer是由classLayer(nn.Module)定义的特殊类,会自动提取可学习参数nn.Parameternn.functional中的函数更像是纯函数,由deffunction(input)定义。由于两者性能差异不大,所以具体... 查看详情
将第二个和第三个通道添加到张量 - Pytorch
】将第二个和第三个通道添加到张量-Pytorch【英文标题】:Addsecondandthirdchanneltoatensor-Pytorch【发布时间】:2021-11-2410:13:39【问题描述】:我正在尝试将蒙版应用于图像。我有我的图像形状[360,480,3]和形状为[360,480,1]的蒙版。如何在P... 查看详情
cookbook学习第二弹
1.5怎样实现一个按优先级排序的队列?并且在这个队列上面每次pop操作总是返回优先级最高的那个元素带有双下划线的方法,会在需要被调用的位置自动被调用带有单下划线的变量是私有变量 下面利用类heapq模块实现一个简... 查看详情
pytorch笔记meshgrid(代码片段)
1基本使用方法生成网格输入两个数据类型相同的一维tensor输出两个tensor(tensor行数为第一个输入张量的元素个数,列数为第二个输入张量的元素个数)第一个输出张量填充第一个输入张量中的元素,各行元素相同... 查看详情
PyTorch 张量广播
】PyTorch张量广播【英文标题】:PyTorchTensorbroadcasting【发布时间】:2021-12-3110:11:14【问题描述】:我正在尝试弄清楚如何进行以下广播:我有两个张量,大小分别为(n1,N)和(n2,N)我想要做的是将第一个张量的每一行与第二个张量的... 查看详情
pytorch:张量的拼接切分索引
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。免费订阅,持续更新。一、张量... 查看详情
pytorch备忘清单_开发速查表分享
Pytorch备忘清单Pytorch是一种开源机器学习框架,可加速从研究原型设计到生产部署的过程,备忘单是由IT宝库整理的Pytorch开发速查备忘清单为您提供了Pytorch基本语法和初步应用参考入门,为开发人员分享快速参考备忘单。开发速... 查看详情
使用 grad 将 PyTorch 张量调整为更小的尺寸
】使用grad将PyTorch张量调整为更小的尺寸【英文标题】:ResizingPyTorchtensorwithgradtosmallersize【发布时间】:2020-06-2502:51:20【问题描述】:我正在尝试将张量从(3,3)缩小到(1,1),但我想保留原始张量:importtorcha=torch.rand(3,3)a_copy=a.clone()a... 查看详情
tensorflow与pytorch张量互转(代码片段)
1、tensorflow张量转pytorch张量tensorflow(Tensor)–>numpy.ndarray–>pytorch(Tensor)importtorchimporttensorflowastftf_tensor=tf.constant([1,2,3])withtf.compat.v1.Session().as_default(): np_array=t 查看详情
tensorflow与pytorch张量互转(代码片段)
1、tensorflow张量转pytorch张量tensorflow(Tensor)–>numpy.ndarray–>pytorch(Tensor)importtorchimporttensorflowastftf_tensor=tf.constant([1,2,3])withtf.compat.v1.Session().as_default(): np_array=t 查看详情
在 PyTorch 中,是啥让张量具有非连续内存?
】在PyTorch中,是啥让张量具有非连续内存?【英文标题】:InPyTorch,whatmakesatensorhavenon-contiguousmemory?在PyTorch中,是什么让张量具有非连续内存?【发布时间】:2019-06-0308:31:38【问题描述】:根据thisSO和thisPyTorchdiscussion,PyTorch的vie... 查看详情
表单练习第二弹
---恢复内容开始---<bodytext="#33FF00"bgcolor="#33FF33"background="150358666450342800_a580xH.jpg">body里面加属性,字体颜色、背景色、背景图片。在body里面输入的属性是针对在body里面所有内容的属性。<formaction="../10.9表单/www.baidu.html"method=" 查看详情
tensorflow与pytorch张量互转(代码片段)
1、tensorflow张量转pytorch张量tensorflow(Tensor)–>numpy.ndarray–>pytorch(Tensor)importtorchimporttensorflowastftf_tensor=tf.constant([1,2,3])withtf.compat.v1.Session().as_default(): np_array=tf_tensor.eval()torch_tensor=torch.from_numpy(np_array)2、pytorch张量转tensor... 查看详情
pytorch基本操作(代码片段)
...;最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能。·我们使用Pytorch的时候,常规步骤是先将torch引用进来,如下所示:from__future__importprint_functionimporttorch·创建矩阵的操作·创建一 查看详情
pytorch入门教程(代码片段)
Pytorch学习总结:Pytorch学习笔记总结_大数据与人工智能技术分享-CSDN博客Pytorch实战总结:pytorch实战教学(一篇管够)B站深度学习Pytorch实战总结1.张量Tensor张量是一种特殊的数据结构,与数组和矩阵非常相似。在PyTo... 查看详情
如何将 pytorch 整数张量转换为布尔张量?
】如何将pytorch整数张量转换为布尔张量?【英文标题】:Howtoconvertapytorchtensorofintstoatensorofbooleans?【发布时间】:2019-05-0221:32:15【问题描述】:我想将整数张量转换为布尔张量。具体来说,我希望能够拥有一个将tensor([0,10,0,16])转... 查看详情
pytorch:了解tensor(张量)及其创建方法
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。免费订阅,持续更新。认识张量... 查看详情
在 PyTorch 中将 5D 张量转换为 4D 张量
】在PyTorch中将5D张量转换为4D张量【英文标题】:Convert5Dtensorto4DtensorinPyTorch【发布时间】:2020-12-2712:19:31【问题描述】:在PyTorch中,我有一个尺寸为Bx9xCxHxW的5D张量X。我想将其转换为尺寸为Bx9CxHxW的4D张量Y,以便以通道方式进行... 查看详情