张量操作 一.张量的拼接 torch.cat() 功能:将张量按维度dim进行拼接,且[不会扩张张量的维度] tensors:张量序列 dim:要拼接的维度 torch.cat(tensors, dim=0, out=None) flag = True # flag = False if flag: t1 = torch.full((4, 4), 10) t2 = torch.full((4, 4), 5) print(t1) print(t2) t3 = torch.cat([t1, t2],

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,

div#div2{display: table; width: 100%; height: 100%; text-decoration: none; outline: none; -webkit-transition: all 800ms ease-out; /* CSS3 transition. Last value is pause before transition play */ -moz-transition: all 800ms ease-out; transition: all 8

for (var i in _root) { if (typeof _root[i] == "movieclip") { _root[i].swapDepths(1); _root[i].removeMovieClip(); } }

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.普通索引 示例 a = t.Tensor(4,5) print(a) print(a[0:1,:2]) print(a[0,:2]) # 注意和前一种索引出来的值相同,shape不同 print(a[[1,2]]) # 容器索引 3.3845e+15 0.0000e+00 3.3846e+15 0.0000e+00 3.3845e+15 0.0000e+00 3.3845e+15 0.0000e+00 3.3418e+15 0.0000e+00 3.3845e+15 0.0000e+00 3

看得不明不白(我在下一篇中写了如何理解gather的用法) gather是一个比较复杂的操作,对一个2维tensor,输出的每个元素如下: out[i][j] = input[index[i][j]][j] # dim=0 out[i][j] = input[i][index[i][j]] # dim=1 二维tensor的gather操作 针对0轴 注意index此时的值 输入 index = t.LongTensor([[0,1,2,3]]) print("index = \n",

维度变换是tensorflow中的重要模块之一,前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作,它就是维度变换的应用之一. 在详解维度变换的方法之前,这里先介绍一下View(视图)的概念.所谓View,简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识.举个例子,一个[ b,28,28,1 ]的tensor(可以理解为mnist数据集的一组图片),对于这样一组图片,我们可以有一下几种理解方式: (1)按照物理设备储存结构,即一整行的方式(28*28)储存,这一行有连续的784个数据,这

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 ,

关键代码: using System; using System.Data; using System.Windows.Forms; using DevExpress.XtraCharts; namespace DevExpressChart { public partial class winDateTime : Form { public winDateTime() { InitializeComponent(); } private void winDateTime_Load(object

一.精灵和2D图形 1.什么是2D ? 2D可以理解为 two-Dimentionanl  , 2-dimentional 的缩写. 意就是两维的,比如 数学中的 直角坐标系 所能描述的就是一个2D的面. 在计算机中,一般可指 显示屏幕 . 当你面对显示器时,显示器的左上角为 直角坐标系的原点 ,坐标为(0,0) 那么X轴呢,X轴是显示器的顶边,它的正方向就是你的右边. 而Y轴,则是显示器的左侧边,它的正方向是向下的. 2.什么是精灵 ? 简单地说,就是绘制在屏幕上的图片. 2D游戏说白了,基本

A.基本知识 1.需要掌握的 CALayer的基本属性 CALayer和UIView的关系 position和anchorPoint的作用   2.概念 在iOS中,你能看得见摸得着的东西基本上都是UIView,比如一个按钮.一个文本标签.一个文本输入框.一个图标等等,这些都是UIView 其实UIView之所以能显示在屏幕上,完全是因为它内部的一个图层 在创建UIView对象时,UIView内部会自动创建一个图层(即CALayer对象),通过UIView的layer属性可以访问这个层@prop

博客已经迁移到www.imyzf.com,本站不再更新,请谅解! 现在玩人人的人越来越少了,很多人担心不玩以后东西放上面不安全..我也有同样的想法,但是手动删除上百条东西,太累了,于是写了些javascript来帮忙删除 首先提醒一下: 删除前可以用浏览器网页另存为功能,把你的东西保存在本地(不保存下来真的太可惜了呀) 这些代码是我花了几分钟临时写的,仅仅是为了删除我自己的,不保证一直都有效 其实代码的原理很简单,根据class名称找到全部删除按钮,然后去click,再去click确定按钮 使用

该方案将在进一步的程序 面向对象. 独立的模型类.更像是一个框架. 其中以超过遇到了一个非常有趣的问题,.获得一晚.我读了好几遍,以找到其他的列子.必须放在某些功能Render里面实时更新,而不是仅仅进入初始化InitModel里边 染多个物体的时候,缓冲区的内容是要随设备变化的. 话不多说直接上代码 主程序main #include "D3DBase.h" #include "Axis.h" #include "Cube.h" class D3

最近开始关注OpenGL ES 2.0 这是真正意义上的理解的第一个3D程序 , 从零开始学习 . 案例下载地址 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/6651095 需要SDK-10 版本2.3.3 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 程序介绍 1. 样例展示 该程序打开之后会出现一个旋转的三角形, 该三角形一

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,

#Tensor索引操作 ''''' Tensor支持与numpy.ndarray类似的索引操作,语法上也类似 如无特殊说明,索引出来的结果与原tensor共享内存,即修改一个,另一个会跟着修改 ''' import torch as t a = t.randn(3,4) '''''tensor([[ 0.1986,  0.1809,  1.4662,  0.6693], [-0.8837, -0.0196, -1.0380,  0.2927], [-1.1032, -0.2637, -1.497

常用的Tensor操作 1.通过tensor.view方法可以调整tensor的形状,但必须保证调整去前后元素总数一致.view不会修改自身的数据,返回新的tensor与原tensor共享内存,即更改其中的一个,另一个也会跟这改变. 2.实际中经常需要添加或减少某一维度,可用squeeze和unsqueeze这两函数. import torch as t a = t.arange(0,6) b = a.view(2,3) #调整tensor的形状,不会修改自身数据 c = a.view(-1,3

Tensor(张量) 1.Tensor,又名张量,从工程角度来说,可简单地认为它就是一个数组,且支持高效的科学计算.它可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数组),torch里的Tensor支持GPU加速. 基本操作 1.从接口的角度讲,对tensor的操作可分为两类: (1)torch.function,如torch.save等 (2)tensor.function,如tensor.view等 2.从存储的角度讲,对tensor的操作又可分为两类: (1)