具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化

tf中使用张量(tensor)这种数据结构来表示所有的数据,可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表,张量会在各个节点之间流动,参与计算. 张量具有静态维度和动态维度. 在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度,这个维度可以被定义为不确定的,例如定义一个tensor的维度是[None,10],表示这个tensor的第一个维度是不确定的,可以是任意的,None 表示具体维度值要在图运行过程中确定.在图运行的时候,张量在图中各个节点之间流动,此时张量具有的维度是动态维度,依据操作的需要,动态

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

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

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

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否

一.对Tensor的操作 从接口的角度讲,对Tensor的操作可以分为两类: (1)torch.function (2)tensor.function 比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价. 从存储的角度讲,对Tensor的操作也可以分为两类: (1)不修改自身数据,如a.add(b),加法结果返回一个新的tensor: (2)修改自身数据,如a.add_(b),加法结果仍存在a中,a被改变. 函数名以_结尾的称为inplace方式. 二.Tensor的创建 常见的

(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1.对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2):(2)a[:2,:1,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的前1个数据,后两个维度全都取到:(3)a[:2,1:,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的第1个索引到最后索引的数据(包含1),后两个维度全都取到:(4)a[:2,-3:]:负号表示第2个维

05_pytorch的Tensor操作 目录 一.引言 二.tensor的基础操作 2.1 创建tensor 2.2 常用tensor操作 2.2.1 调整tensor的形状 2.2.2 添加或压缩tensor维度 2.3 索引操作 2.4 高级索引 2.5 Tensor类型 2.5.1 Tensor数据类型 2.5.2 数据类型转换 2.5.3 cpu和gpu间数据类型转换 2.6 逐元素操作 2.7 归并操作 2.8 比较 2.9 线性代数 三.Tensor和Numpy 3.1 tensor

Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor创建 首先,创建一个 Tensor , 并用 ndim 表示 Tensor 维度的数量: 1. 创建类似于vect

Tensor基础实践 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他深度学习框架一样,使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor的创建 首先,让开始创建一个 Tensor ,

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 22 21:02:02 2019 @author: a """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 1 16:53:26 2018 @author: a """ import tensorflow as tf ############创建

关于tensorflow里多维数组(主要是四维)的组织形式之前一直没弄懂,最近遇到相关问题,算是搞清楚了一些东西,特别记下来,免得自己又遗忘了. 三维形式能很简单的脑补出来三维的形状,不再赘述. 之前一直纠结四维的时候数据是怎样填充的.特别是遇到深度学习的时候输入都是[batch,height,width,channel],这种四维的张量的时候,是怎样个数据的形状. 先看代码: prediction2 = tf.constant([1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,14,14,15,1,

https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/math_ops.html#reduce_mean tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 计算tensor中各个维度上元素的平均值. 在给定维度axis上进行删减. keep_dims被设置为false的话, 原始变量的维度会减少1.  

一直对TF中tensor的reduce操作涉及的axis(reduction_indices)计算一知半解,这里系统总结一下,避免继续走弯路: 1.本质上来说,reduce_xxx都是降维操作,沿某个axis进行降维,不管是求和还是取平均值,总之需要消灭这一维度. 2.默认axis值为none,也即是降为0维,变为一个数值了 3.假定Tensor T的维度dim = k,那么axis = k-1代表基于最里面的维度进行计算,axis = 0 代表基于最外层的维度进行计算 给出一个2*3*4的te

Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度,shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量,如下代码定义了一个两行三列的张量: f = torch.randn(2, 3) print(f.dim()) print(f.size()) print(f.shape) 输出结果: 2 torch.Size([2, 3]) torch.Size([2, 3]) dim=0的标量 维度为0的Tensor为标量,标量一般用在Loss这种地方.如下代码定义了一个标量: import to

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

摘要:Tensor,它可以是0维.一维以及多维的数组,你可以将它看作为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便. 本文分享自华为云社区<Tensor:Pytorch神经网络界的Numpy>,作者: 择城终老 . Tensor Tensor,它可以是0维.一维以及多维的数组,你可以将它看作为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便. 但它们也不相同,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些