pytorch中的sum matmul含义

最新推荐文章于 2025-10-03 10:59:21 发布
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博客介绍了矩阵的两个操作，sum用于对矩阵所有元素求和，matmul用于矩阵相乘，属于信息技术领域的基础内容。

sum是矩阵所有元素求和

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matmul是矩阵相乘

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Pytorch入门教程
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-08 4万+
Pytorch学习总结:1.张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在PyTorch中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。 张量类似于NumPy的ndarray，除了张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存，从而无需复制数据。...
PyTorch中Tensor（张量）数据结构内部观察
xw555666的博客
02-26 1320
PyTorch中Tensor（张量）数据结构内部观察，帮助我们更好理解张量数据结构在深度学习框架中的数值定义。PyTorch 中的张量底层代码定义涉及到其在 C++ 层面的实现，由于 PyTorch 是一个开源项目，其底层代码可以在其 GitHub 仓库中找到。基本上，PyTorch 的张量是通过 C++ 实现的，然后通过 Python 接口提供给用户使用。
STL中迭代器访问问题
weixin_45218241的博客
02-04 452
STL中迭代器访问问题 在用c++的stl做题时常常会用到迭代器，使用迭代器时有时可以随机加一个数即 i+x （i为迭代器，x为随机数）进行访问，有时只能用 i++、i- -，甚至有时只能用i++却不能i- -，这涉及到不同容器的迭代器的类型问题，这里对常用的几种迭代器类型的用法做一些记录。 迭代器的分类 迭代器有很多，常用的迭代器按功能强弱可以分为输入、输出、正向、双向、随机访问五种，而后三种是我们做题会经常用到的，也是这篇文章主要说明的。不同容器的迭代器也是不同的，例如set、map、list的迭代器是
修正牛顿法（Modified Newton‘s method）解决多变量问题的python代码
深度学习客
03-18 1735
与传统的牛顿法相比，修正牛顿法在每次迭代时不是使用目标函数的一阶导数，而是使用目标函数的一个近似，例如使用函数的二阶导数，或者使用一阶导数的某种平均值。这样做的好处是，可以避免一些导致牛顿法失败的情况出现，例如目标函数的一阶导数为零，或者一阶导数不连续的情况。修正牛顿法的效果取决于选择的近似函数的质量，一般需要对目标函数进行分析，选择合适的近似函数。在计算每次迭代的 $x$ 值时，使用了目标函数的一阶导数和二阶导数来修正牛顿法的迭代方向。与传统的牛顿法不同，修正牛顿法需要传入目标函数的二阶导数。
PyTorch中的广播机制：torch.matmul
最新发布
Z131514的博客
10-03 878
在进入广播的奇妙世界之前，我们先回到最熟悉的领域：二维矩阵乘法。在PyTorch中，如果你有两个二维张量（矩阵），的行为就和我们在线性代数中学到的一模一样。 输出结果： 这里，一个的矩阵和一个的矩阵相乘，得到一个的矩阵。这和我们预想的一样，中规中矩，没什么特别的。值得一提的是，Python 3.5+ 引入的运算符在PyTorch中被重载为的中缀表示法，所以和是等价的。在实际编码中，我更推荐使用，因为它更简洁，可读性也更好。现在，我们开始让事情变得有趣起来。当的输入不再是两个标准的二维矩阵时，广播机制就开始登
[代码学习]matmul的理解与使用
orDream的博客
10-10 2046
PaddlePaddle中的matmul是一个矩阵乘法函数，可以用来实现两个矩阵的乘法操作。# 源码链接：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/release/2.5/python/paddle/tensor/linalg.py#L139参数x (Tensor) - 输入变量，类型为 Tensor，数据类型为 bfloat16， float16， float32， float64。
python牛顿法与拟牛顿法_Python实现牛顿插值法(差商表)
weixin_39983554的博客
11-26 264
def func(x,y,X,infor=True):list2=[y[0]] # 差商表的对角线的第一个元素始终是y0count=1while(True):if len(y)>1:list=[] # 空列表用来保存,每次计算后差商表的行for i in range(len(y)-1):n=x[i+count]-x[i]m=y[i+1]-y[i]l=m...
修正牛顿法
taifyang的博客
05-21 385
python实现： import sympy import numpy as np #f为要求极值的函数，x0为初始位置，max_iter为最大迭代次数，epsilon为相邻两次迭代的x改变量 def revise_newton_x(f, x0, max_iter, epsilon): i = 0 # 记录迭代次数的变量 x0 = float(x0) #浮点数计算更快 df = sympy.diff(f, x) #定义一阶导数 d2f = sympy.diff(f, x,.
深度学习框架PyTorch中的Tensor详解
ciweic的博客
12-03 2167
在PyTorch中，Tensor是一种用于存储数据的多维数组。它是构建深度学习模型的基本数据结构，可以包含标量、向量、矩阵等。Tensor不仅支持多种数据类型，还可以在CPU和GPU之间无缝移动，这使得它在进行大规模并行计算时非常高效。Tensor是PyTorch实现机器学习算法的核心，因为它提供了必要的数据结构来存储和操作数据。# 创建一个0维Tensor（标量）# 创建一个1维Tensor（向量）# 创建一个2维Tensor（矩阵）# 创建一个3维Tensor（多维数组）
Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类实例
12-20
J = torch.sum(y - torch.matmul(x, W)) J.backward() print(x.grad) print(y.grad) print(W.grad) ``` 这个例子中，我们有三个可求梯度的Tensor参与了一个矩阵乘法运算。调用`J.backward()`后，PyTorch会计算每个...
Pytorch中张量的基本使用
qq_61902927的博客
07-21 1245
张量是一个多维的数据容器，可以包含标量、向量、矩阵以及更高维度的数据。在数学上，张量可以被视为一个有序的数组，每个元素都可以通过索引来访问。张量的维度（也称为阶或秩）定义了其形状，即每个维度的大小。0维张量：也称为标量（Scalar），是最基本的数据单元，没有维度，只有一个数值。1维张量：通常称为向量（Vector），可以看作是标量的有序列表，常用于表示数据点或特征。2维张量：称为矩阵（Matrix），在数学和物理学中广泛使用，用于表示线性变换、统计数据等。多维张量。
牛顿法和拟牛顿法（python源代码）
04-29
用于求解非线性方程组的牛顿法和拟牛顿法的python源代码示例
修正牛顿法编程python_编程牛顿法python3.6
weixin_42356145的博客
02-05 508
对于我的作业，我们被要求创建一个程序，在其中计算牛顿法。有很多技术我们还没有学会，这就是为什么我只限于如何设计我的代码。在我特别需要帮助，使实际的牛顿法循环通过输入我使用的迭代次数，但任何建议都会很乐意接受。在def main():print("This program computes square roots through the Newton method")x = eval(input(...
修正牛顿法编程python_GitHub - Maples7/newtonMethod: 牛顿法求解复数域上x^4-1=0收敛域的程序 using Python...
weixin_39972567的博客
02-05 663
newtonMethod牛顿法求解复数域上x^4-1=0收敛域的程序 using Python[总体分析]1、牛顿法本质上是关于迭代求解非线性方程解的方法，而迭代是为了不断逼近精确解。牛顿法迭代的关键在于对非线性函数(方程)的线性化。它是一种近似求解的方法，关于其原理不再赘述。2、求解收敛域，程序的关键在于如何判断对于给定的初值，是收敛的还是发散的。如果收敛，收敛于哪个解。3、经过综合考量程序性能...
第二部分数据挖掘知识与算法，向量，空间，回归
lovesnowy31的博客
09-01 295
第二部分：主要为数据挖掘基础知识与算法、重点讲解多维向量空间、回归等 1、 向量：指具有大小和方向的几何对象，为了形象表示，把向量画成一个箭头，其向量可在计算机里面可以用数组实现。如一个企业的数据仓库中要描述一条销售信息，包括（’上海’,洗衣机’,’商城’,80000），其括号中的向量各个维度分别表示如下：（地区、产品类别、代理、销售额度），以上信息可以用python、java、sql3种语言进行...
凸优化Python实战(8)_牛顿法
u012338969的博客
05-12 584
1.原理推导 1.1 牛顿法的基本原理 1.2 牛顿方向 1.3牛顿法的基本步骤 2.牛顿法例题 3.修正牛顿法 3.1牛顿法的变形 3.2修正牛顿法的基本步骤 4.修正牛顿法例题 5.代码实现 代码可以在 https://github.com/HarmoniaLeo/optimization-in-a-nutshell找到，如果帮助到你，请点个star，谢谢这对博主真的很重要！ 本次引用Function.py和lagb.py也可以在最优化(1)_ 最优化问题概念与基本知识 找到 imp
基于MATLAB的修正牛顿法
qq_37116150的博客
04-04 4619
话不多说，直接上干货。这是基于MATLAB的源代码，目标函数我选择了一个二维函数，根据自己需求，更改目标函数，初始迭代点以及收敛精度 第一部分：目标函数 根据自己需求，更改目标函数！！！ function y=ObjFun(x) %目标函数 根据实际情况修改 %输入参数x[x1,x2,...,xn]; %输出参数y %二维目标函数 y =60-10*x(1)-4*x(2)+x(1)*x(...
RTKLIB——matmul(矩阵乘法函数）
王元笙
03-20 3905
本文针对RTKLIB中矩阵乘积函数matmul进行了详细的介绍，并且提供了一种改进的思路，希望可以帮助大家
tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别
weixin_30519071的博客
05-03 2333
1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘 格式:tf.multiply(x, y, name=None)参数:x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。y: 一个类型跟张量x相同的张量。返回值：x * y el...
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