【Pytorch实战(一)】张量

最新推荐文章于 2025-02-12 18:16:36 发布
最新推荐文章于 2025-02-12 18:16:36 发布
阅读量417 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： pytorch
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cc__cc__/article/details/106126175
一、初步认识

在Pytorch中张量是一种基本的数据类型，用类torch.Tensor实现

import torch
T = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 7万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
【深度学习】与【PyTorch实战】
小李很执着的博客
05-21 2516
神经网络模仿生物神经系统，由许多互联的神经元（人工神经元）组成。输入层：接收外部输入数据，每个神经元代表一个输入特征。隐藏层：位于输入层和输出层之间，负责提取和处理输入特征，数量和结构可以多样化。输出层：产生最终的输出，每个神经元代表一个输出结果。神经网络通过调整各层之间的连接权重，学习数据中的模式和特征。动态计算图：支持即时计算，便于调试和修改模型结构。强大的自动微分：通过autograd模块实现自动求导，简化了梯度计算过程。模块化设计：提供丰富的预定义模块和函数，方便构建和训练复杂的神经网络。
PyTorch 中的一个函数:torch.pow
mariodf的博客
07-22 2297
torch.pow是 PyTorch 中的一个函数，用于计算张量（Tensor）的幂次方。这个函数接受两个输入参数：底数（base）和指数（exponent），然后返回底数的指数次幂的结果。如果两个参数都是张量，那么它们必须具有可广播（broadcastable）的形状，以便执行逐元素的幂运算。
[PyTroch系列-11]：PyTorch基础 - 张量元素的排序
文火冰糖（王文兵）的博客
08-06 7185
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址： 目录 第1章 Tensor运算概述 1.1 概述 1.3 “in place“运算 1.4Tensor的广播机制: 不同维度的张量运算 1.5 环境准备 1.6 排序运算概述 第2章 代码示例：sort（排序） 第3章 代码示例：topk（获取前K个最值） 第4章 代码示例：kthvalue（取第K个最小值） 第1章 Tensor运算概述 1.1 概述 PyT...
【PyTorch】torch.pow() 函数：计算张量元素的幂次方（指数运算）
最新发布
彬彬侠的博客
02-12 1198
torch.pow是PyTorch中用于计算张量元素的幂次方（指数运算）的函数。它可以对张量的所有元素执行指数计算，或者对两个张量进行逐元素的幂运算。指数可以是标量（单个值）或张量（逐元素指数）。**操作符是torch.pow()的简洁等价形式。当指数为浮点数时，对负数进行幂运算可能会导致NaN。torch.pow(x,exponent,out=output)允许将结果存储到现有张量中。
python中的幂函数，指数函数问题
陈宇的博客
04-11 1万+
最近在调代码，碰到幂函数、指数函数，总是提示 ValueError: math domain error ValueError: negative number cannot be raised to a fractional power 这些异常、错误， 发现里边有很多细节问题： python中，想要表示a的b次方时，有两种方法： 1，math.pow()这个内置函数 2，**运算...
深度学习框架pytorch入门之张量Tensor(二)
咒语
03-06 641
文章目录一、Tensor类型二、tensor的逐元操作 一、Tensor类型 tensor有不同的数据类型，每种类型分别对应有CPU版本GPU(除了halfensor，它只有GPU版本)，默认的tensor是FloatTensor，可通过torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型（如果默认是GPU版本，所有的操作都将在GPU上进行）。 In [102]: i...
PyTorch基础入门 张量与自动微分 神经网络构建与优化 深度学习模型训练实战 PyTorch中的卷积神经网络 循环神经网络与
08-14
张量与自动微分 神经网络构建与优化 深度学习模型训练实战 PyTorch中的卷积神经网络 循环神经网络与序列数据处理 PyTorch高级特性：动态计算图 自然语言处理与PyTorch 图像识别项目实战 强化学习基础与PyTorch应用 ...
神经网络与PyTorch实战python代码.zip
03-26
《神经网络与PyTorch实战Python代码》是一个深入学习资源，涵盖了神经网络的基本概念和PyTorch框架的应用。PyTorch是Facebook的AI研究团队开发的一个开源机器学习库，它基于TensorFlow和Theano，但提供了更加灵活和...
【Pytorch学习笔记（三）】张量的运算（2）
weixin_44785966的博客
04-08 536
在中我们已经学习了几种张量中常用的非算数运算如张量的索引与切片，张量的拼接等。本节我们继续学习张量的算术运算。
PyTorch入门（二）：Autograd自动求导机制
weixin_40543841的博客
01-18 3304
autograd包中是PyTorch中所有神经网络的核心，为Tensors上所有操作自动求导，由框架定义运行，意味着backprop由代码运行的方式定义，并且每个迭代都可以不同。 Tensor torch.Tensor是所有package的核心类，当设置.requires_grad为True时，会追踪所有操作。完成计算后，可以调用.backward()并自动计算梯度。该张量的梯度会累积到.grad...
Pytorch学习笔记（2）-常用函数与概念
USTC_SC的博客
08-16 808
文章目录1.指定运行设备2.稀疏矩阵3.四则运算4.矩阵运算5.幂、开方、对数运算6.in-place操作7.广播机制8.取整、取余、比较、top-k9.判定异常值10.三角函数11.统计函数 1.指定运行设备 pytorch可以指定数据运行在cpu或者gpu上，以下为例。 import torch #dev = torch.device("cpu") dev = torch.device("cuda") a = torch.tensor([2, 2], dtype=to
知识趣记-torch算术运算
qq_40092110的博客
11-04 599
知识趣记-torch算术运算 加减乘除 torch.add(input, alpha=1, other, out=None) torch.addcdiv(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None) torch.addcmul(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None) torch.sub(input, other, out=None) torch.mul(input, other, out=None) torch
PyTorch中的数学运算
m0_51117848的博客
01-10 653
推荐系统学习Pytorch笔记一：Pytorch的数据载体张量与线性回归_Miracle8070-优快云博客 1、标量运算 import torch import numpy as np #加减乘除,幂，取余，比较 a=torch.tensor([[1,2],[3,4]]) b=torch.tensor([[0.2,3],[4,5]]) print(a+b) print(a-b) print(a*b) print(a/b) # tensor([[1.2000, 5.0000], #
PyTorch中基础模块torch的详细介绍
热门推荐
xw555666的博客
02-07 1万+
在PyTorch中，torch模块是整个库的核心基础模块,提供一些核心的基础性功能.
MySQL学习笔记.查询数据2
Linkage interrupt
10-07 594
目录使用聚合函数查询count函数sum函数AVG函数 使用聚合函数查询 count函数 count函数可以统计数据表中包含的记录行的总数，或者根据查询结果返回列中包含数据行数。 sum函数 求和函数，返回指定列值的总和 AVG函数 ...
从零开始学习Pytorch之张量的数学运算
nyz5211314的博客
05-08 707
一、加减乘除 torch.add(input, alpha=1, other, out=None) 功能：逐元素计算input+alpha×other ·input：第一个张量 ·alpha：乘项因子 ·other：第二个张量 t1 = torch.randn((3,3))#3×3的标准正态分布矩阵 t2 = torch.ones_like(t1) t_add = torch.add(t1, 10, t2) print('t1:\n{}\nt2:\n{}\nt_add:\n{}'.format(t1,t2,
PyTorch中的张量数学运算
Sakura樱_子于的专栏
02-29 4090
加减乘除 torch.add() torch.addcdiv() torch.addcmul() torch.sub() torch.div() torch.mul() 对数，指数，幂函数 torch.log(input, out=None) ——以e为底 torch.log10(input, out=None) torch.log2(input, out=None) torch.exp(...
动手学深度学习（三）——torch操作（详细整理文档）
Liu Feng's Blog
08-17 4335
非常详细的一个文档，学习pytorch可以详细研究一下： http://www.feiguyunai.com/index.php/2019/09/11/pytorch-char02/#23_Jupyter_Notebook 对一些比较重要的功能和知识点进行复现： 一、创建tensor张量 例子： # 根据list数据生成tensor torch.Tensor([1,2,3,4,5,6]) #根据指定形状生成tensor torch.Tensor(2,3) #根据给定的形状生成torch t = torch.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值