原文:Pytorch基礎-張量tensor

張量基本概念: 張量其實就是tensor,和tensorflow里的基礎數據結構相同,本質就是N維數組 張量的提出本質是為了優化底層數學計算速度 C 和python這種解釋型語言相比之所以有優越性,本質就是因為所有類似於內置類型的數值都是采用連續內存直接存儲 而python則是以對象類型進行存儲,存儲都需要大量的空間,更別說數值計算 因此,tensor主要目的就是模擬類C的底層存儲計算 對於pyt ...

2020-12-15 11:04 0 593 推薦指數:

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pytorchtensor張量數據基礎入門

pytorch張量數據類型入門1、對於pytorch的深度學習框架,其基本的數據類型屬於張量數據類型,即Tensor數據類型,對於python里面的int,float,int array,flaot array對應於pytorch里面即在前面加一個Tensor即可——intTensor ...

Thu Sep 19 06:46:00 CST 2019 0 506
PytorchTensor 張量操作

張量操作 一、張量的拼接與切分 1.1 torch.cat() 功能:將張量按維度dim進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度 1.2 torch.stack() 功能:在新創建的維度的上進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度(如果dim為新 ...

Wed Jul 15 07:38:00 CST 2020 0 1092
PytorchTensor 張量的概念及張量的各種創建

Tensor 概念 張量的數學概念: 張量是一個多維數組,它是標量、向量、矩陣的高位擴展 張量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的數據類型,主要用於封裝tensor ...

Tue Jul 14 07:21:00 CST 2020 0 2214
pytorch 花式張量(Tensor)操作

一、張量的維度操作 1.squezee & unsqueeze 2.張量擴散,在指定維度上將原來的張量擴展到指定大小,比如原來x是31,輸入size為[3, 4],可以將其擴大成34,4為原來1個元素的復制 3.轉置,torch.transpose 只能 ...

Wed Nov 20 23:47:00 CST 2019 0 2632
pytorchtensor張量的創建

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 ...

Tue Feb 11 05:51:00 CST 2020 0 265
pytorch Tensor.expand()張量擴張

Tensor.expand(*sizes) → 張量 返回自張量的新視圖,單例維度擴展到更大的尺寸。 傳遞 -1 作為維度的大小意味着不更改該維度的大小。 Tensor 也可以擴展到更多的維度,新的維度會附加在前面。 對於新維度,大小不能設置為 -1。 擴展張量不會分配新的內存,而只會 ...

Wed Aug 11 17:09:00 CST 2021 0 180
pytorch(一)張量基礎及通用操作

1.pytorch主要的包: torch: 最頂層包及張量庫 torch.nn: 子包,包括模型及建立神經網絡的可拓展類 torch.autograd: 支持所有微分操作的函數子包 torch.nn.functional: 其他所有函數功能,包括激活函數,卷積操作,構建損失函數 ...

Tue Jun 09 01:46:00 CST 2020 0 1172
張量(Tensor)

1. 數學中的張量 標量(scalar):指的是只具有數值大小,而沒有方向的量,或者說是在坐標變換下保持不變的物理量。 矢量:指的是既有大小又有方向的量。向量可以表示很多東西:表示力、速度甚至平面(作為法向量),不過向量也只表示了幅度與方向兩個要素而已。 介紹張量 ...

Wed Nov 25 00:24:00 CST 2020 0 1420
 
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