张量索引张量

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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch python
于 2024-03-03 11:10:49 首次发布
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使用整数张量进行索引

假设我们有一个一维张量a和另一个整数张量index，我们可以使用index来从a中选择元素。
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使用布尔张量进行索引

使用布尔张量进行索引，这通常用于根据某些条件选择元素。
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第一个是选取张量中大于100的数字，第二个是根据自己定义的mask张量来选取对应位置为True的张量的数值。

使用多维张量进行索引

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张量（Tensor）的创建和索引
Quintin
02-27 405
在实际使用PyTorch的过程中，张量（Tensor）对象是我们操作的基本数据类型。很多时候，在我们没有特别明确什么是深度学习计算框架的时候，我们可以把PyTorch简单看成是Python的深度学习第三方库，在PyTorch中定义了适用于深度学习的基本数据结构————张量，以及张量的各类计算。其实也就相当于NumPy中定义的Array和对应的科学计算方法，正是这些基本数据类型和对应的方法函数，为我们进一步在PyTorch上进行深度学习建模提供了基本对象和基本工具。
【TensorFlow2.0】(3) 索引与切片操作
博观而约取，厚积而薄发
11-23 2391
各位同学好，今天我和大家分享一下TensorFlow2.0中索引与切片。内容有： (1) 给定每一维度的索引来获取数据；(2) 切片索引；(3) 省略号应用；(4) tf.gather() 方法；(5) tf.gather_nd() 方法；(6) 布尔索引选数据 那我们开始吧。 1. 给定每一维度的索引获取数据 1.1 变量[ ][ ] 方法 首先定义一个全为1的四维tensor，如：tf.ones([2,3,3,2])。由于整个数据庞大，不利于观察，我们使用.shape来观察取出数据的情况。
Pytorch：张量的索引操作
m0_63997099的博客
04-18 1537
在 PyTorch（以及其他类似的库，如 NumPy）中，使用张量进行布尔表达式的操作本质上是一种称为“元素级”或“元素对元素”的操作。高级索引是一种在 PyTorch 和 NumPy 中常用的索引方法，它允许你从数组或张量中选择复杂的、非连续的数据子集。函数是一个实用的张量操作，它用于从输入张量中按照指定的索引来提取元素。当在两个不同大小的张量上进行操作时，较小的张量会自动“扩展”其维度以匹配较大张量的形状。这种索引方式，通过在索引中，给定多个列表或多个张量，索引按这个列表或张量的次序访问元素。
PyTorch入门3——张量索引、张量拼接
1379号程序员的博客
02-05 660
本文用示例介绍 Pytorch 中张量索引和张量拼接这两个经常用到的操作。
Python基础 切片索引、布尔索引、花式索引
dake13的博客
07-31 8939
切片索引、布尔索引、花式索引是数组的三种索引方式，但三者对于原数据的影响是不同的： 1）切片索引 #切片索引 切片是原结构的照片 改变切片中的元素 原结构跟着改变 a = np.arange(15).reshape(5,3) print(a) b1 = a[:2,2] print() print(b1) b1[0] = 16 print(a) 结果为： 可见修改b1中的数据，会...
【TensorFlow】——索引与切片
python_AI_fans的博客
06-19 1385
1、利用index进行索引 2、利用“：”和“...”进行索引与切片 3、tf.gather（）——对一个维度进行乱序索引 优势： 缺点： 例子 4、tf.gather_nd()——同时对多个维度进行索引 5、tf.boolean_mask()——通过布尔值来进行索引
张量索引张量与张量切片
twelve13的博客
11-24 1520
张量索引张量与张量切片 提示：这里简述项目相关背景： 张量的索引与一般的列表和元组索引类似，在不同维度的使用索引值索引，与一般列表相似的数字操作可以参考https://blog.csdn.net/Zzz_zhongqing/article/details/107279857 这里讲述使用将一个张量作为一个索引参数用来索引张量， 问题描述： 提示：这里描述项目中遇到的问题： 例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据 APP 中接收数据代码： @Override publ
理解PyTorch 张量的多维张量索引
qq_27390023的博客
03-19 549
PyTorch 的 多维张量索引 非常强大，但理解索引的取值有一定的难度。下面以具体的示例数据解释这种复杂的索引操作。
深度学习从索引开始：PyTorch 张量索引与切片最全解析
吴师兄大模型的博客
01-03 856
在深度学习中，张量索引操作是处理数据时的重要技能。PyTorch 提供了多种灵活的索引方式，包括简单行列索引、列表索引、范围索引、布尔索引和多维索引，能够满足不同的数据选择需求。
PyTorch张量索引用法速查
新缸中之脑
05-29 911
张量索引是根据张量的位置或值选择特定元素或子集的过程。PyTorch 张量索引提供了一组丰富的索引操作，使你可以使用不同的索引方案（例如整数索引、布尔索引和高级索引）选择和修改张量元素。在 PyTorch 中，张量是一个多维数组，可以存储不同类型和大小的数值数据。可以使用一个或多个索引对张量进行索引，这些索引指定元素沿张量每个维度的位置。索引张量将返回一个包含所选元素的新张量或具有修改元素的原始张量的视图。
Lesson 1.张量（Tensor）的创建和索引
QT-Smile
12-16 1137
转载自：https://www.bilibili.com/video/BV14X4y1A7KT?p=3 Lesson 1. 张量（Tensor）的创建和常用方法   在实际使用PyTorch的过程中，张量（Tensor）对象是我们操作的基本数据类型。   很多时候，在我们没有特别明确什么是深度学习计算框架的时候，我们可以把PyTorch简单看成是Python的深度学习第三方库，在PyTorch中定义了适用于深度学习的基本数据结构————张量，以及张量的各类计算。其实也就相当于NumPy中定义的Array和对
TensorFlow 基本使用
weixin_34192816的博客
02-02 381
使用TensorFlow，你必须明白TensorFlow： 使用图(graph)来表示任务 被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 使用tensor表示数据 通过变量(Variable)维护状态 使用feed和fetch可以为任意操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据 综述 TensorFlow是一个编程系统...
numpy中的布尔型索引
张冰洋的天空
01-12 9725
(内容来自《利用Python进行数据分析》） 先创建一个names一维数组，再用numpy.random中的randn函数生成一个7*4数组： >>names=np.array(["Bob","Joe","Will","Bob","Will","Joe","Joe"]) >>data=np.random.ran
TensorFlow 实现 numpy 中的索引+赋值
whyguu的博客
06-20 5810
# 将数组/Tensor中所有等于255的值修改成0 # 对于 numpy 数组 a a[a == 255] = 0 # 对于 tensorflow Tensor类 a a = tf.where(tf.not_equal(a, 255), a, tf.zeros_like(a))
pytorch程序语句固定开销分析
星辰火之梦
07-31 790
然而，在这些宏观优化的背后，构成我们代码的每一条基础语句——无论是PyTorch的张量操作还是纯Python的“胶水代码”——都存在其固有的、微小的性能开销。GPU的威力在于其大规模并行性，这点开销在处理大型张量时会被完全摊销，但对于小规模、高频率的操作，延迟是必须考虑的因素。然而，普遍共识和大量测试表明，对于中到大规模的迭代，列表推导式因其在C层面的优化，性能通常会显著优于显式循环。通过量化这些基础操作的固定开销，我们能更深刻地理解代码的真实成本，从而做出更明智的决策，打造出极致性能的AI系统。
Vision Transformer(ViT)模型实例化PyTorch逐行实现
AggressiveYu的博客
07-31 981
为了让大家更好地理解，我们将从零开始，逐步构建 ViT 的各个核心组件，并最终将它们组合成一个完整的模型。我们会以一个在CIFAR-10数据集上应用的实例来贯穿整个讲解过程。
VAE学习笔记
最新发布
qq_52902529的博客
08-04 161
损失函数2：如果没有对σi 的限制 生成的图片会希望噪音对自身生成图片的干扰越小，于是分配给噪音的权重越小，这样只需要将(σ1,σ2,σ3)赋为接近负无穷大的值就好了，直观上也能看出来在σi=0处取最小。把输入数据压缩成隐藏变量的分布参数（均值和方差)，直接输出固定值会导致生成能力变差 输出分布可以随机采样增加多样性。(σ1,σ2,σ3)是控制噪音干扰程度的编码，就是为随机噪音码(e1,e2,e3)分配权重。(m1,m2,m3)是数据经过encoder 得到的编码。还原成数据（如生成新图片）。
Pytorch-速查表-常用层和模块以及使用方法
CodelancerA的博客
08-04 699
本文章会持续更新，目前已包含Flatten层的使用和图示Linear层的使用和图示ReLU层的使用和图示Softmax层的使用和图示之前的文章已经完成了FashionMNIST分类网络的搭建。现在我们来总结一下里面用到的layer，用一个3x28x28的minibatch来看看每一层以及模块的作用是什么。其代表着3张28x28灰度图的照片，作为一个minibatch。现在我会将它传入各种不同的层，看看每个层的作用会是什么。
CIFAR10实战
zj_203240104的博客
08-01 415
本文展示了使用PyTorch对CIFAR10数据集进行分类任务的完整流程。首先通过torchvision下载并预处理数据，构建数据加载器。初始模型采用简单的卷积神经网络结构，包含三个卷积层和两个全连接层，训练10个周期后准确率仅为73%。为提高性能，作者对模型进行了优化，在卷积层后添加批归一化(BatchNorm)和ReLU激活函数，以加速训练并提高模型泛化能力。实验使用TensorBoard可视化训练过程和结果，包括损失和准确率曲线。代码展示了完整的深度学习流程，从数据加载、模型构建、训练到优化改进。
张量索引
03-23
### 张量索引的概念与用法 张量是一种多维数组结构，在深度学习框架如 PyTorch 和 TensorFlow 中被广泛使用。以下是关于张量索引的具体说明： #### 1. **NumPy 的索引** 在 NumPy 中，可以像处理 Python 列表一样...
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