Tensor Method 描述 is_tensor(obj) 如果 obj 是 PyTorch 张量,则返回 True : is_storage(obj) 如果 obj 是 PyTorch 存储对象,则返回 True :[torch.storage() ] is_complex(input) input如果 的数据类型是复杂数据类型,则返回 True : is_conj(input) 如果 input 是共轭张量,则返回 True ,即其共轭位设置为 True: is_floating_poi…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py Tensor 的概念 Tensor 中文为张量.张量的意思是一个多维数组,它是标量.向量.矩阵的高维扩展. 标量可以称为 0 维张量,向…

1.narrow(k,m,n) 这个函数是选中第k维的从m行开始,供选中n行 2.sub(dim1s,dim1e[,dim2s,dim2e,..,dim4s,dim4e]) 功能最强大,可以切任意的一个字块,不过参数比较多,制定每一维的从开始到到结束的index 3.select(dim, index) 这个最实用于选择column,因为选中第3列用大括号的表达为A[{{},{3}}] 太麻烦了,还不如直接A:select(2,3)来的简单有效 4.index(dim,index)   离散选择…

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O…

初始化 z = torch.Tensor(,,,,) --可以创建多维数组.里面是随机的数. s = torch.Tensor(,):fill() --用1填充 t = torch.rand(,) m = torch.zeros(,)或者 m = torch.Tensor(3,3):zero() --第一个zero后面有s,第二个没有 th> a=torch.Tensor() [.0001s] th> a 7.0944e-317 6.9495e-310 1.5085e+132 [torch.D…

偶然在一个ppt中看到了如下关于tensor的解释,清晰明白,所以post在这里,以备后续查看 根据这个理解: theano中的input(4d tensor):[mini-batch size, number of input feature maps, image height, image width] 例如:[100, 10, 12,12] weight matrix (4d tensor): [ number of feature maps at layer m,number of f…

本文是我关于论文<Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion>的学习笔记. 一.算法简介 网络的结构为: $$g(e_1,R,e_2)=u^T_Rf(e_1^TW_R^{[1:k]}e_2+V_R\begin{bmatrix} e_1 \\ e_2 \\ \end{bmatrix}+b_R)~~~~~~~~~~~(1)$$ 其中$g$为网络的输出,也即对该关系$R$ 的打分.$e_1$,$e_2$为两个…

本文展示了利用jmeter来压力测试普通网页,具体步骤如下: 1.添加[线程组]“lesson1压测普通网页”,“线程数”设置为10:“循环测试“设置为50,如图所示: 2.添加一个"http的sampler", 3.设置参数如下: 4.添加[聚合报告]和[查看结果树]后,点击[启动]按钮,[聚合报告]给出下面的输出: 从图中可以看出,本次压力测试的“吞吐量”为1.1次/每秒,后面课程会针对内网接口进行实际的压力测试及性能优化.…

tensor.shape 对于一位向量,其形式为[x,] 对于矩阵,二维矩阵[x,y],三维矩阵[x,y,z] 对于标量,也就是0.3*x这种0.3,表示形式为() 如果说这个矩阵是三维的,你想获得其二维上的数量.[[1,2,3],[4,5,6]]那么久取W.shape[1]…

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进…