Pytorch tensors (张量) Introduce Pytorch的Tensors可以理解成Numpy中的数组ndarrays（0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 ...

（tensors） 张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张 ...

pytorch提供了clone、detach、copy_和new_tensor等多种张量的复制操作，尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用，本文旨在对比这些操作的差别。 1. clone 返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量，与源张量不共享数据内存，但提供梯度的回溯 ...

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 ...

Tensor 概念 张量的数学概念： 张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高位扩展 张量在pytorch中的概念： tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。 variable是torch.autograd的数据类型，主要用于封装tensor ...

张量是一棵树 长久以来，张量和其中维度的概念把我搞的晕头转向。 一维的张量是数组，二维的张量是矩阵，这也很有道理。 但是给一个二维张量，让我算出它每一行的和，应该用 sum(dim=0) 还是 sum(dim=1)? 这个问题还得让我想个一会儿。 更别说四维的张量是什么，一百维的张量又是 ...

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 ...