原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31494491 上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别. 这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里,以防自己在使用PyTorch做实验时,忘记这些方法应该传什么参数. 总结的方法包括: Tensor求和以及按索引求和:torch.sum() torch.Tensor.indexadd() Tensor元素乘积:torch.prod(input) 对Tensor求均值.方差.极值: torch

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的数据类型,总共有8种数据类型,其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor. device: 这个参数表示了tensor将会在哪个设备上分配内存.它包含了设备的类型(cpu.cuda)和可选设备序号.如果这个值是缺省的,那么默认为当前的活动设备类型. require_grad: 这个标志表明这个tensor的操作是否会被

从官网拷贝过来的,就是做个学习记录.版本 0.4 tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b = a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) print(a) print(b) numpy to tensor import numpy

1.使用apply() 举例说明: Encoder :设计的编码其模型 weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 # coding:utf- from torch import nn def weights_init(mod): """设计初始化函数""" classname=mod.__class__.__name__ # 返回传入的module类型 print(classname) : #这里的C

2018.4.25,Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,在该版本及之后的版本中,torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 同属一类.更确切地说,torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作,但返回的对象类型是 torch.Tensor.这意味着我们的代码不再需要变量封装器. 相关链接: PyTorch 重磅更新,不只是支持 Windows PyTorch简

torch.randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor(张量) 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义. 参数: sizes (int...) – 整数序列,定义了输出形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 二维 >>> import torch >>> torch.randn(2,3) tensor([[-1.0413, 0.8792

上次通过pytorch实现了RNN模型,简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别,但是里面的参数有点不了解,所以对问题进行总结归纳来解决. 总述:第一次看到这个函数时,脑袋有点懵,总结了下总共有五个问题: 1.这个input_size是啥?要输入啥?feature num又是啥? 2.这个hidden_size是啥?要输入啥?feature num又是啥? 3.不是说RNN会有很多个节点连在一起的吗?这怎么定义连接的节点数呢? 4.num_layer中说的stack是怎么stack的?

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 输出数据格式:output(seq_len, batch, hidden_size * num_directions)hn(num_layers * num_directions, batch, hidden_si

切片方式与numpy是类似. * a[:2, :1, :, :], * 可以用-1索引. * ::2,表示所有数据,间隔为2,即 start:end:step. *  a.index_select(1,torch.tensor([2])) # 1表示维度,后面是索引(必须是tensor格式,想连续选取可以用tensor.arange()) * 三个点(...): 表示取最大维度的数据,不用输入很多的(:,:,) 比如下面的数据三个点...可以代替中间的维度,并且两边数据是相等的: * torch

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit

什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算. 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 开始学习 Tensors (张量) Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时  Tensors 可以使用 GPU 进行计算. from future import print_function import torch 构造一个5x3矩阵,不初始化. x = torch.em

%matplotlib inline PyTorch是什么? 基于Python的科学计算包,服务于以下两种场景: 作为NumPy的替代品,可以使用GPU的强大计算能力 提供最大的灵活性和高速的深度学习研究平台 开始 Tensors(张量) ^^^^^^^ Tensors与Numpy中的 ndarrays类似,但是在PyTorch中 Tensors 可以使用GPU进行计算. from __future__ import print_function import torch 创建一个 5x3 矩阵

一.Tensor a)       张量是torch的基础数据类型 b)       张量的核心是坐标的改变不会改变自身性质. c)        0阶张量为标量(只有数值,没有方向的量),因为它不随坐标的变化发生改变 d)       一阶张量为矢量(即向量),他也不随坐标变化而发生变化 e)       二阶张量为矩阵 f)         生成tensor时的通用参数                      i.            转换数值类型: 常见生成tensor的参数:dtyp

深度学习60分钟入门 来源于这里. 本文目标: 在高层次上理解PyTorch的Tensor库和神经网络 训练一个小型的图形分类神经网络 本文示例运行在ipython中. 什么是PyTorch PyTorch是由Torch7团队开发的,从名字就可以看出,它跟Torch的不同之处在于PyTorch使用了Python作为开发语言.所谓"Python first",同样说明它是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络. PyTorch既可以看做

Tensor是一种特殊的数据结构,非常类似于数组和矩阵.在PyTorch中,我们使用tensor编码模型的输入和输出,以及模型的参数. Tensor类似于Numpy的数组,除了tensor可以在GPUs或其它特殊的硬件上运行以加速运算.如果熟悉ndarray,那么你也会熟悉Tensor API.如果不是,跟随此快速API上手. import torch import numpy as np Tensor 初始化 Tensor可以通过多种途径初始化.看看下面的例子: 直接从数据中初始化 Tenso

PyTorch快速入门 Tensors Tensors贯穿PyTorch始终 和多维数组很相似,一个特点是可以硬件加速 Tensors的初始化 有很多方式 直接给值 data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 从NumPy数组转来 np_arr = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) 从另一个Tensor x_ones = torch.ones_like(x_data) 赋01或随

""" 利用numpy实现一个两层的全连接网络 网络结构是:input ->(w1) fc_h -> relu ->(w2) output 数据是随机出的 """ import numpy as np #维度和大小参数定义 batch_size = 64 input_dim = 1000 output_dim = 10 hidden_dim = 100 # 数据虚拟 (x,y) # 每行是一条数据 输入是64*1000,1000

1. torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, out=None) → Tensor Returns a tensor where each sub-tensor of input along dimension dim is normalized such that the p-norm of the sub-tensor is lower than the value maxnorm. 解释:返回一个张量,包含规范化后的各个子张量,使得沿着dim维划分的各子张

使用Pytorch之前,有几个概念需要弄清楚． 什么是Tensors(张量)? 这个概念刚出来的时候,物理科班出身的我都感觉有点愣住了,好久没有接触过物理学的概念了． 这个概念,在物理学中怎么解释呢? 张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数. 用在神经网络架构PyTorch中,又是怎么的概念呢? PyTorch Tensor 在概念上与 numpy 数组相同: Tensor 是一个n维数组, PyTorch 也提供了很多能在这些 Tensor 上操作的函数. 像

3)plotting绘图 我们已经包装了几种常见的plot类型,以便轻松创建基本的可视化.这些可视化是由Plotly驱动的. Visdom支持下列API.由 Plotly 提供可视化支持. vis.scatter : 2D 或 3D 散点图 vis.line : 线图 vis.stem : 茎叶图 vis.heatmap : 热力图 vis.bar : 条形图 vis.histogram: 直方图 vis.boxplot : 箱型图 vis.surf : 表面图 vis.contour : 轮廓