TensorFlow提供两种类型的拼接: tf.concat(values, axis, name='concat'):按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack'):按照指定的新建的轴进行拼接 concat t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8

pytorch张量数据类型入门1.对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float tensor,IntTensor of size [d1,d2...], FloatTensor of size[d1,d2,...]2.对于pytorch,并不能表示string类型的数据类型,一

from __future__ import print_function import pandas as pd import numpy as np concatenating # ignore index df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d']) df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d']) df3 = pd.DataFra

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

内部结构 1.tensor分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage): 信息区:tensor的形状(size).步长(stride).数据类型(type),信息区占用内存较少 存储区:数据保存为连续数组,主要内存占用在存储区 2.每一个tensor有着一个对应的storage,storage是在data之上封装的接口: 具体操作 a = t.arange(0,6) a.storage() b = a.view(2,3) b.storage() #a和b的storage的内存地址一样,

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

torch Tensor学习:切片操作 torch Tensor Slice 一直使用的是matlab处理矩阵,想从matlab转到lua+torch上,然而在matrix处理上遇到了好多类型不匹配问题.所以这里主要总结一下torch/Tensor中切片操作方法以及其参数类型,以备查询. 已知有矩阵M M=torch.range(1,20):resize(4,5) th> M 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 [torch.Do

目录 Tensor数据类型 属性 数据类型判断 数据类型转换  tensor转numpy Tensor数据类型 list: [1,1.2,'hello'] ,存储图片占用内存非常大 np.array,存成一个静态数组,但是numpy在深度学习之前就出现了,所以不适合深度学习 tf.Tensor,为了弥补numpy的缺点,更多的是为了深度学习而生 tensor: scalar:标量,1.1 vector:向量,[1.1],[1.1,2.2,...] matrix: 矩阵,[[1.1,2.2],[3

1.数据处理代码utils.py: 1) # coding:utf- import os import torch.nn as nn import numpy as np import scipy.misc import imageio import matplotlib.pyplot as plt import torch def tensor2im(input_image, imtype=np.uint8): """"将tensor的数据类型转成numpy类型,

好了,咱们今天终于进入了现阶段机器学习领域内最流行的一个框架啦——TensorFlow.对的,这款由谷歌开发的机器学习框架非常的简单易用并且得到了几乎所有主流的认可,谷歌为了推广它的这个框架甚至单独开辟了免费学习这个框架的视频教程,可惜这些教程都是基于TensorFlow1.0版本的,一直没有更新.现在都是TensorFlow2.0版本了,其中的开发的API的变化非常非常大,很多都是不兼容的,非常坑,如果大家还是觉得要跳坑,我不拦着哈.它的应用的官方视频教程的地址是https://develop

list: [1,1.2,'hello'] ,存储图片占用内存非常大 np.array,存成一个静态数组,但是numpy在深度学习之前就出现了,所以不适合深度学习 tf.Tensor,为了弥补numpy的缺点,更多的是为了深度学习而生 tensor数据存储类型 scalar:标量,1.1 vector:向量,[1.1],[1.1,2.2,...] matrix: 矩阵,[[1.1,2.2],[3.3,4.4]] tensor:rank>2 数据类型: Int, float, double boo

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术]. 上一节课,讲解了MNIST图像分类的一个小实战,现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备. 参考目录: @ 目录 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2 两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch

二.张量的简介与创建 2.1张量的概念 张量的概念:Tensor 张量是一个多维数组,它是标量.向量.矩阵的高维拓展 Tensor与Variable Variable是torch.autograd(torch.autograd.Variable)中的数据类型,主要用于封装Tensor 进行自动求导 data:被包装的Tensor grad:data的梯度 grad_fn:创建Tensor的Function,是自动求导的关键 requires_grad:指示是否需要梯度 is_leaf:指示是否是

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

高效Tensor张量生成 Efficient Tensor Creation 从C++中的Excel数据中创建Tensor张量的方法有很多种,在简单性和性能之间都有不同的折衷.本文讨论了一些方法及其权衡. 提示 继续阅读之前请务必阅读C++指南 将数据直接写入Tensor张量 如果能做到这一点就更好了. 不要复制数据或包装现有数据,而是直接将数据写入Tensor张量. 正向 对于进程内和进程外的执行,这将在没有副本的情况下工作 没有内存对齐要求 不需要使用删除程序 反向 可能需要对现有的应用程序

​  前言  本文介绍了classdataset的几个要点,由哪些部分组成,每个部分需要完成哪些事情,如何进行数据增强,如何实现自己设计的数据增强.然后,介绍了分布式训练的数据加载方式,数据读取的整个流程,当面对超大数据集时,内存不足的改进思路. 本文延续了以往的写作态度和风格,即便是自己知道的内容,也仍然在写之前看了很多的文章来保证内容的正确性和全面性,因此写得极累,耗费时间较长.若有读者看完后觉得有所帮助,文末可以赞赏一点. 文末扫描二维码关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结

1.Tensorflow的简介 就是一个科学计算的库,用于数据流图(张量流,可以理解成一个N维得数组). Tensorflow支持CPU和GPU,内部实现了对于各种目标函数求导的方式. 2.Tensorflow的安装(python3.5以上) # pip install tensorflow==1.4.0   安装cpu版本 # pip install tensorflow-gpu 安装gpu版本 # pip3.6 install tensorflow -i http://mirrors.ali

一.基础函数 1.1 .tf.reduce_sum(input_tensor, axis)   Computes the sum of elements across dimensions of a tensor,沿着维度sxis计算和 x= [[, , ], [, , ]],其秩为2 //求和,在所有维度操作,也就相当于对所有元素求和 tf.reduce_sum(x) ==> //在维度0上操作,在这个例子中实际就是按列(维度0)求和 tf.reduce_sum(x, ) ==> [, ,

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 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

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗