1)如果是两个1维的,就向量内积:2)如果两个都是2维的,就矩阵相乘3)如果第一个是1维,第二个是2维:填充第一个使得能够和第二个参数相乘:如果第一个是2维,第二个是1维,就是矩阵和向量相乘:例: a = torch.zeros(7,)b= torch.zeros(7,8) >>> torch.matmul(a,b)tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) 如果a是5,8维,报错. 例子2: a = torch.zeros(8,)b= torch.

Tensor是Tensorflow中重要的对象.下面是Tensor的常用方法,后面还会写一篇随笔记录Variable的用法. 1. 生成一个(常)Tensor对象 >>>A = tf.constant(4) >>>B = tf.constant([[1, 2], [3, 4])) >>>A <tf.Tensor: id=76, shape=(), dtype=int32, numpy=4> >>>B <tf.Tens

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

Tensorflow作为目前最热门的机器学习框架之一,受到了工业界和学界的热门追捧.以下几章教程将记录本人学习tensorflow的一些过程. 在tensorflow这个框架里,可以讲是若数据类型,也就是说不严格声明数据是什么类型,因为在整个过程中玩的都是向量,或者说矩阵和数组,所有的数据都被看做是一个tensor, 一个或者几个tensor经过一个op(operation)之后,产生新的tensor.首先将所有tensor和op都定义好,然后把这套tensor和op的组合放到默认的图里,用会话

win10 CPU版,anaconda prompt命令行一句话,pip install --upgrade tensorflow搞定.比caffe好装一万倍. gpu版没装成,首先这个笔记本没装cuda,另外一个台式装好了cuda8.0和cunn5.1也是报一样的错误,缺少一个setuptool.egg 命令行如下: (D:\Users\song\Anaconda3) C:\SPB_Data>python --version Python 3.6.0 :: Anaconda 4.3.1 (64

Session会话控制 使用tensorflow创建两个矩阵,并使其相乘 matrix1=tf.constant([[3,3]]) matrix2=tf.constant([[2], [2]]) product=tf.matmul(matrix1,matrix2) print(product) 因为没有经过Session的run(),所以product并没有实际的值,可以想象成只是搭建好了一个框架 运行结果: Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype

1.Tensorflow的基本概念: 1.使用图(graphs)来表示计算任务 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用tensor表示数据 4.通过变量(Variable)维护状态 5.使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据 Tensorflow是一个编程系统,使用图(graphs)来表示任务,图(graphs)中的节点称之为op(operation),一个获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor.Tens

一.Tensorflow基本概念 1.使用图(graphs)来表示计算任务,用于搭建神经网络的计算过程,但其只搭建网络,不计算 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用张量(tensor)表示数据,用“阶”表示张量的维度.关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标量,表示单独的一个数 1阶张量称为向量, 表示一个一维数组 2阶张量称为矩阵,表示一个二维数组 …… 张量是几阶的可以通过张量右边的方括号数来判断.例如 t = [ [ [    ] ] ],显然这个

Effective TensorFlow Table of Contents TensorFlow Basics Understanding static and dynamic shapes Scopes and when to use them Broadcasting the good and the ugly Feeding data to TensorFlow Take advantage of the overloaded operators Understanding order

TensorFlow笔记-03-张量,计算图,会话 搭建你的第一个神经网络,总结搭建八股 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:表示张量的维数 ·· 维 数 ···· 阶 ········· 名 字 ········· 例 子 ············ ·· 0-D ······ 0 ····· 标量 scalar ···· s=1 2 3 ·· 1-D ······

Session Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分. 01-graph_session.py # -*- coding: UTF- -*- # 引入tensorflow import tensorflow as tf # 创建两个常量 Tensor const1 = tf.constant([[, ]]) const2 = tf.constant([[], []])

一.Tensorflow基本概念 1.使用图(graphs)来表示计算任务,用于搭建神经网络的计算过程,但其只搭建网络,不计算 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用张量(tensor)表示数据,用“阶”表示张量的维度.关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标量,表示单独的一个数 1阶张量称为向量, 表示一个一维数组 2阶张量称为矩阵,表示一个二维数组 …… 张量是几阶的可以通过张量右边的方括号数来判断.例如 t = [ [ [    ] ] ],显然这个

学习TensorFlow笔记 import tensorflow as tf #定义变量 #Variable 定义张量及shape w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) with tf.Session() as sess: print(sess.run(w1.initializer)) print

1. Element-wise Multiplication * torch.Tensor.mul() torch.mul() 2. Matrix Multiplication torch.Tensor.matmul() torch.matmul() torch.Tensor.mm() torch.mm() 3. Batch Matrix Multiplication torch.bmm() torch.bmm(out_theta.transpose(1, 2), out_phi)

执行简单的矩阵相乘的程序: import tensorflow as tf m1 = tf.constant([[3,3]]) m2 = tf.constant([[2],[3]]) product = tf.matmul(m1,m2) print(product) sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close() 输出: Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1),

http://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/51251095 1.python 版本切换到2.7 推荐使用pythonbrew,http://blog.csdn.net/nuccch/article/details/17595161 2.pip安装相关包 安装tensorflowpip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0

张量.计算图.会话 基本概念 基于Tensorflow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型. 张量(Tensor):张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度. 0阶张量称作标量,表示一个单独的数: 举例 S=123 1阶张量称作向量,表示一个一维数组: 举例 V=[1,2,3] 2阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有i行j列个元素,每个元素可以用行号和列号共同索引到: 举例 m=[[1, 2, 3], [4, 5, 6],

引言 本篇介绍tensor的数学运算. 基本运算 add/minus/multiply/divide matmul pow sqrt/rsqrt round 基础运算 可以使用 + - * / 推荐 也可以使用 torch.add, mul, sub, div 123456789101112131415161718 In[3]: a = torch.rand(3,4)In[4]: b = torch.rand(4) # 使用broadcastIn[5]: a+bOut[5]: tensor([[

一.TensorFlow使用简单,部署快捷 TensorFlow使用数据流图(计算图)来规划计算流程,可以将计算映射到不同的硬件和操作平台.凭借着统一的架构,TensorFlow可以方便的部署剑各种平台,大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度. 使用TensorFlow,我们不需要给大规模的模型训练和小规模的应用部署开发两套系统,节约时间,TensorFlow给训练和预测的共同部分提供了一个恰当的抽象. 对于大规模的神经网络训练,TensorFlow可以让用户轻松实现并行计算,同时使用不同的

# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf a = 3 # 创建变量 w = tf.Variable([[0.5, 1.0]]) #行向量 x = tf.Variable([[2.0], [1.0]]) y = tf.matmul(w, x) #矩阵相乘 print(y) # Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=float32) init_op = tf.global_variables_in

张量:基于 Tensorflow 的 NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型. 张量:张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度. 0 阶张量称作标量,表示一个单独的数: 举例 S=123 1 阶张量称作向量,表示一个一维数组: 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有 i 行 j 列个元素,每个元素可以用行号和列号共同索引到: 举例 m=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]