05_pytorch的Tensor操作 目录 一.引言 二.tensor的基础操作 2.1 创建tensor 2.2 常用tensor操作 2.2.1 调整tensor的形状 2.2.2 添加或压缩tensor维度 2.3 索引操作 2.4 高级索引 2.5 Tensor类型 2.5.1 Tensor数据类型 2.5.2 数据类型转换 2.5.3 cpu和gpu间数据类型转换 2.6 逐元素操作 2.7 归并操作 2.8 比较 2.9 线性代数 三.Tensor和Numpy 3.1 tensor…

常用的Tensor操作 1.通过tensor.view方法可以调整tensor的形状,但必须保证调整去前后元素总数一致.view不会修改自身的数据,返回新的tensor与原tensor共享内存,即更改其中的一个,另一个也会跟这改变. 2.实际中经常需要添加或减少某一维度,可用squeeze和unsqueeze这两函数. import torch as t a = t.arange(0,6) b = a.view(2,3) #调整tensor的形状,不会修改自身数据 c = a.view(-1,3…

目录 前置基础 Pytorch从入门到放弃 推荐阅读 前置基础 Python从入门到放弃(目录) 人工智能(目录) Pytorch从入门到放弃 01_pytorch和tensorflow的区别 02_利用numpy解决线性回归问题 03_利用pytorch解决线性回归问题 04_利用手写数字问题引入深度神经网络 05_pytorch的Tensor操作 debugging-- 推荐阅读 pytorch从入门到放弃(目录) Python从入门到放弃(目录) 人工智能从入门到放弃(目录) 数据结构与算…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否…

刷课过程中思考到Variable和Tensor之间的区别,尝试发现在如下代码中: a = tf.Variable(tf.ones(1)) b = tf.add(a,tf.ones(1)) 1 2 a是Variable,而b是Tensor.发现自己对Variable和Tensor之间的区分了解不多,所以搜索了一下,记录自己的思考,欢迎指教. Variable是可更改的(mutable),而Tensor是不可更改的.一个直接的例子就是Tensor不具有assign函数,而Variable含有. py…

#tensor和numpy import torch import numpy as np numpy_tensor = np.random.randn(3,4) print(numpy_tensor) #将numpy的ndarray转换到tendor上 pytorch_tensor1 = torch.Tensor(numpy_tensor) pytorch_tensor2 = torch.from_numpy(numpy_tensor) print(pytorch_tensor1) print…

由于之前的草稿都没了,现在只有重写…. 我好痛苦 本章只是对pytorch的常规操作进行一个总结,大家看过有脑子里有印象就好,知道有这么个东西,需要的时候可以再去详细的看,另外也还是需要在实战中多运用. 本章导视图 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中, torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类,pytorch 有八个不同的…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法. 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法. tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些. view 我们可以通过view改变一个tensor的shape…

Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor创建 首先,创建一个 Tensor , 并用 ndim 表示 Tensor 维度的数量: 1. 创建类似于vect…

Tensor基础实践 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他深度学习框架一样,使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor的创建 首先,让开始创建一个 Tensor ,…

A100 Tensor核心可加速HPC HPC应用程序的性能需求正在迅速增长.众多科学研究领域的许多应用程序都依赖于双精度(FP64)计算. 为了满足HPC计算快速增长的计算需求,A100 GPU支持Tensor操作,以加速符合IEEE的FP64计算,提供的FP64性能是NVIDIA Tesla V100 GPU的2.5倍. A100上新的双精度矩阵乘法加法指令替换了V100上的八条DFMA指令,从而减少了指令提取,调度开销,寄存器读取,数据路径功率和共享存储器读取带宽. A100中的每个SM总…

Pytorch tensor操作 https://www.cnblogs.com/jeshy/p/11366269.html    我们需要明确一下,torch.Tensor()是python类,更明确地说,是默认张量类型.torch.FloatTensor()的别名,torch.Tensor([1,2])会调用Tensor类的构造函数init,生成单精度浮点类型的张量.如上右图.而torch.tensor()仅仅是python函数:https://pytorch.org/docs/stable…

向量化操作是指可以在同一时间进行批量地并行计算,例如矩阵运算,以达到更好效率的一种方式. 尽量使用向量化直接对Tensor操作,避免低效率的for循环对元素逐个操作.…

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,…

https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 官方推荐的一篇教程 Tensors #Construct a 5x3 matrix, uninitialized: x = torch.empty(5, 3) #Construct a randomly initialized matrix: x = torch.rand(5, 3) # Construct a matrix filled zeros and…

Autograd 1.深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数,Pytorch的Autograd模块实现了此功能:在Tensor上的所有操作,Autograd都能为他们自动提供微分,避免手动计算导数的复杂过程. 2.autograd.Variable是Autograd中的核心类,它简单的封装了Tensor,并支持几乎所有Tensor操作:Tensor被封装为Variable之后,可以调用它的.backward()实现反向传播,自动计算所有的梯度. 3.Variable主要包含三个属性: data…

一.PyTorch是什么? 这是一个基于Python的科学计算软件包,针对两组受众: ①.NumPy的替代品,可以使用GPU的强大功能 ②.深入学习研究平台,提供最大的灵活性和速度 二.入门 ①.张量(tensor): 张量与NumPy的ndarray类似,另外还有Tensors也可用于GPU以加速计算: from __future__ import print_function import torch 构造一个未初始化的5x3矩阵: x = torch.empty(5, 3) print(x…

PyTorch Prerequisites - Syllabus for Neural Network Programming Series PyTorch先决条件 - 神经网络编程系列教学大纲 每个人都在发生什么事?欢迎来到PyTorch神经网络编程系列. 在这篇文章中,我们将看看做好最佳准备所需的先决条件. 我们将对该系列进行概述,并对我们将要开展的项目进行预览. 这将使我们对我们将要学习什么以及在系列结束时我们将拥有哪些技能有一个很好的了解. 不用多说,让我们直接了解细节. 此系列需要两个…

TensorFlow最初由Google大脑的研究员和工程师开发出来,用于机器学习和神经网络方面的研究,于2015.10宣布开源,在众多深度学习框架中脱颖而出,在Github上获得了最多的Star量.TensorFlow最早由Google Brain研究组发起.TensorFlow在历史上机器学习时间线如下: 官网:http://www.tersorflow.org Github网址:https://github.com/tensorflow/tensorflow 模型仓库网址:https://g…

  0x00 PyTorch是什么? PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包,它主要面向两种场景: 用于替代NumPy,可以使用GPU的计算力 一种深度学习研究平台,可以提供最大的灵活性和速度 0x01 开始学习 1.Tensors Tensors(张量)类似于numpy的ndarrays,不过Tensors还可以运行于GPU上以提升计算速度. from __future__ import print_function import torch 创建一个5x3且未初始化的矩阵: x…

Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有: 建立placeholder,然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用.使用这种方法十分灵活,可以一下子将所有数据读入内存,然后分batch进行feed:也可以建立一个Python的generator,一个batch一个batch的将数据读入,并将其feed进placeholder.这种方法很直观,用起来也比较方便灵活jian,但是这种方法的效率较低,难以满足高速计算的需求. 使用TensorFlow的Queu…

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf…

​ 本节提示: 1.第一个dl例子: 2.tensor和tensor操作: 3.DL如何通过逆向传播和梯度下降达到学习目的. 2.1 输入数据集的格式 ,*,))) network.add(layers.Dense(,,*)) train_images = train_images.astype( test_images = test_images.reshape((,*)) test_images = test_images.astype( 一方面是reshape,另一方面是转换成float3…

1.Tensorflow的基本概念: 1.使用图(graphs)来表示计算任务 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用tensor表示数据 4.通过变量(Variable)维护状态 5.使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据 Tensorflow是一个编程系统,使用图(graphs)来表示任务,图(graphs)中的节点称之为op(operation),一个获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor.Tens…

TensorFlow.js是通过WebGL加速.基于浏览器的机器学习js框架.通过tensorflow.js,我们可以在浏览器中开发机器学习.运行现有的模型或者重新训练现有的模型. 一.安装     有两种方法可以在你的项目中引入tensorflow.js.一种是通过script标签引入,另外一种就是通过npm进行安装. (1)通过script标签,如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <met…

TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 操作组 操作 Building Graphs Core graph data structures,Tensor types,Utility functions Inputs and Readers Placeho…

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数…

http://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广.TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口.本文依据对Tensorflo…

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…

一.Tensor Tensor是Pytorch中重要的数据结构,可以认为是一个高维数组.Tensor可以是一个标量.一维数组(向量).二维数组(矩阵)或者高维数组等.Tensor和numpy的ndarrays相似. import torch as t 构建矩阵:x = t.Tensor(m, n) 注意这种情况下只分配了空间,并没有初始化. 使用[0,1]均匀分布随机初始化矩阵:x = t.rand(m, n) 查看x的形状:x.size() 加法: (1)x + y (2)t.add(x, y…