张量 Tensors 1、torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法:判断是否为张量,如果是 pytorch 张量,则返回 True。 参数:obj (Object) – 判断对象 例子: True ...
Pytorch tensors 张量 Introduce Pytorch的Tensors可以理解成Numpy中的数组ndarrays 维张量为标量,一维张量为向量,二维向量为矩阵,三维以上张量统称为多维张量 ,但是Tensors 支持GPU并行计算,这是其最大的一个优点。 本文首先介绍tensor的基础用法,主要tensor的创建方式以及tensor的常用操作。 以下均为初学者笔记。 tensor ...
2020-07-31 07:33 0 1986 推荐指数:
张量 Tensors 1、torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法:判断是否为张量,如果是 pytorch 张量,则返回 True。 参数:obj (Object) – 判断对象 例子: True ...
1.pytorch主要的包: torch: 最顶层包及张量库 torch.nn: 子包,包括模型及建立神经网络的可拓展类 torch.autograd: 支持所有微分操作的函数子包 torch.nn.functional: 其他所有函数功能,包括激活函数,卷积操作,构建损失函数 ...
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 ...
深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。 以下均为个人学 ...
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 ...
1.Broadcasting Broadcasting能够实现Tensor自动维度增加(unsqueeze)与维度扩展(expand),以使两个Tensor的shape一致,从而完成某些操作,主要按照如下步骤进行: 从最后面的维度开始匹配(一般后面理解为小维度); 在前面插入若干维度 ...
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 ...
1.数据类型 如何表示string? One-hot [0,1,0,0,...] Embedding Word2vec,glove 类型推断 标量 张量 四维适合表示图片类型 eg ...