pytorch中tensor张量的创建
import torch import numpy as np print(torch.tensor([1,2,3])) print(torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5))) print(torch.empty([3,4])) print ...
原文：python中的张量运算（tensor）
，首先比较二者的参数部分：这就是处理 阶张量和 阶张量的区别 np.max： a, axis None, out None, keepdims False 求序列的最值 最少接收一个参数 axis：默认为列向 也即 axis ，axis 时为行方向的最值 np.maximum： X, Y, out None X 与 Y 逐位比较取其大者 最少接收两个参数 python标准库中的math和nump ...
2018-11-02 19:46 1 9383 推荐指数：
相关推荐
张量(Tensor)
1. 数学中的张量 标量（scalar）：指的是只具有数值大小，而没有方向的量，或者说是在坐标变换下保持不变的物理量。 矢量：指的是既有大小又有方向的量。向量可以表示很多东西：表示力、速度甚至平面(作为法向量)，不过向量也只表示了幅度与方向两个要素而已。 介绍张量 ...
CUDA 9中张量核（Tensor Cores）编程
CUDA 9中张量核（Tensor Cores）编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核，使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍 ...
pytorch中tensor张量数据基础入门
pytorch张量数据类型入门1、对于pytorch的深度学习框架，其基本的数据类型属于张量数据类型，即Tensor数据类型，对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ...
Pytorch：Tensor 张量操作
张量操作 一、张量的拼接与切分 1.1 torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接 tensors：张量序列 dim：要拼接的维度 1.2 torch.stack() 功能：在新创建的维度的上进行拼接 tensors：张量序列 dim：要拼接的维度（如果dim为新 ...
张量基本运算
张量基本运算 说明 张量运算包括算术、线性代数、矩阵操作（转置、索引、切片）、采样等。 这些操作中的每一个都可以在 GPU 上运行（速度通常比在 CPU 上更高）。 如果使用 Colab，转到运行时 > 更改运行时类型 > GPU 来分配 GPU。 默认情况下 ...
图像处理中 结构张量(structure tensor)
结构张量(structure tensor) 主要用于区分图像的平坦区域、边缘区域与角点区域。 此处的张量就是一个关于图像的结构矩阵，矩阵结构构成 ...
Pytorch基础-张量tensor
张量基本概念： 张量其实就是tensor，和tensorflow里的基础数据结构相同，本质就是N维数组； 张量的提出本质是为了优化底层数学计算速度； C++和python这种解释型语言相比之所以有优越性，本质就是因为所有类似于内置类型的数值都是采用连续内存直接存储； 而python ...