tensor学习 1 -tensor格式

最新推荐文章于 2024-08-29 15:04:13 发布
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#学习 #tensorflow #深度学习

这篇博客介绍了TensorFlow中的基本操作，包括使用tf.constant创建常量，通过tf.range生成序列，理解ndim、shape和device属性，以及如何在CPU和GPU之间切换。此外，还详细讲解了tf.is_tensor检查数据类型，以及转换Tensor到numpy格式和不同类型之间的转换方法，如tf.cast和tf.Variable。

tensor学习

学习 tensorflow数据类型 2，网易课程
网易云课堂

1、tf.constant

创建一个常量

2、tf.range

创建一个序列

1）三参数

tf.rang(开始，结束，步长）
开始<= 范围是 <结束
步长>0，正向，<0负向

2）一参数

tf.rang(结束），例子：rang（5）
【0，1，2，3，4】

3、ndim shape device

分别用于显示数据的：维度、格式、运行的设备

a = tf.constant([[1,2
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vllm中tensor-parallel-size和pipeline-parallel-size区别
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在 vLLM 中，和是用于配置模型并行化的两个关键参数，分别用于（Tensor Parallelism）和（Pipeline Parallelism），帮助在多个 GPU 上分配计算任务。
深度学习图像处理02：Tensor数据类型
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03-23 1778
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深度学习中的Tensor 数据格式（N,C,H,W）
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Pytorch数据结构：Tensor（张量）及其维度和数据类型
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【Python】tensor格式数据转为图像，并保存图像详解和示例
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在项目中遇到一个tensor格式的数据，要保存为图像，此文对转换过程通过示例分享，以记录学习过程和帮助大家遇到同类问题时使用。
常见的tensor格式
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从 Pytorch tensor 存储空间的连续性 (contiguous) 说到 4D tensor 的存储格式 (memory_format)
blauschneiden的博客
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1. CP分解：也称为 Candecomp/Parafac 分解，是一种将高阶张量分解为一系列 rank-1 张量的线性组合的方法。这种分解有助于发现数据中的潜在结构和模式，常用于数据分析和特征提取。在tensor_toolbox中，`cp_decomp`...
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什么是张量 (tensor)？
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在这篇文章中： 前言 格式转换 PIL与Tensor numpy与Tensor 注意 前言 在pytorch中经常会遇到图像格式的转化，例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor，亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同，因此，如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中...
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现在学校发现题目太难了，给每位同学的每个科目加上5分，就可以利用自动扩展机制直接相加。如果想把一个shape[b,c,h,w]变成[b,h,w,c],首先需要transpose(1,3)再transpose(1,2)，需要操作两次。比如a,b=x.split([2,1],dim=0),这样拆分a.shape = [2,32,8],b.shape = [1,32,8]比如b本来的shape是[1,1,2,2],对他进行b.repeat(2,2,2,2)后，它的shape就会变成[2,2,4,4]
Tensor类型_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
01-23 400
- 普通类型 **转** tensor - **直接生成** tensor - **transforms**.ToTensor() *下载好的数据一般是numpy格式，转换成Tensor*
将Tensor输出到文件
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local length = part2:size(1) local file = io.open('/home/xbwang/Desktop/part2original','a') for j = 1,length do number = part2[j] file:write(tostring(number)..'\n') end ...
pytorch tensor转1-d vector
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可以使用 PyTorch 的 `flatten()` 函数将 tensor 转换成 1-d vector，示例如下： ```python import torch # 创建一个 2x2 的 tensor tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # 将 tensor 转换成 1-d vector ...
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