torch矩阵基本操作

最新推荐文章于 2025-02-22 06:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-22 06:00:00 发布 · 521 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#矩阵 #python #深度学习

部署运行你感兴趣的模型镜像

torch矩阵基本操作

torch矩阵基本操作

合并

torch.stack — 增加纬度的合并
在这里插入图片描述
torch.cat — 不增加纬度合并
在这里插入图片描述

torch.unsqueeze(input, dim) — 只增加一个纬度

https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiao_ziteng/article/details/114540010?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2aggregatepagefirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-114540010-null-null.pc_agg_new_rank&utm_term=torch%E5%A6%82%E4%BD%95%E7%BB%99%E5%BC%A0%E9%87%8F%E5%A2%9E%E5%8A%A0%E7%BB%B4%E5%BA%A6&spm=1000.2123.3001.4430

复制

增维

torch.unsqueeze(input, dim) — 只增加一个纬度
增维的目的是什么呢？
答：为了广播运算

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

pytorch矩阵基本操作
这里是Mae。
03-21 3016
pytorch矩阵基本操作
Pytorch-矩阵基本运算
Mr___WQ的博客
07-06 2358
pytorch入门，矩阵基本运算
torch自带插值函数
To be a better man
12-26 1132
torch自带插值函数
使用pytorch操作矩阵
limingxin007的博客
12-12 4760
1. 矩阵转置 A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5,4) A, A.T tensor([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.], [12., 13., 14., 15.], [16., 17., 18., 19.]]), tensor([[ 0., 4., 8., 12., 16.], [ 1., 5., 9., 13., 17.], [
【矩阵计算】torch、numpy的各种常用的矩阵计算
XC___XC的博客
03-11 4293
前言 这里记录一下各种矩阵操作
torch进行矩阵运算
m0_46702604的博客
12-23 2873
用torch进行矩阵运算 下面我主要区别以下几个函数： torch.mul(a,b) torch.matmul(a,b) torch.mm(a,b) torch.einsum(a,b) 其中，torch.mm()、torch.matmul()、torch.mul() 是我们比较常用的，但是用torch.einsum() 可以实现上述三个函数的任何一个的功能，下面我一一介绍这些函数的用法和适用情况。 torch.mul(a,b) 这个函数就是实现两个张量之间元素对元素的运算，也就是
【pytorch】插值--torch.nn.functional.interpolate()
热门推荐
学渣的博客
12-10 2万+
本文讲解如何用pytorch包进行插值，不仅限于函数插值，还包括图像的插值（即缩放）。 假设我有一个图像a，其大小为（4，4）： import torch import torch.nn as nn a = torch.randint(10,(4,4)) a = a / torch.max(a)[0] # 打印图片 plt.imshow(a) out： 但是我想利用插值技术把它分辨率变高，比如变成（28，28）的大小，那么我们可以这么做，记住，一定要把原图像扩充成4维，按照文档的说法是：The inpu
pytorch入门--矩阵基本运算
qq_43923588的博客
08-14 4489
本篇pytorch的矩阵基本运算进行展示，包含： add/subtract/multiply/divide matmul pow 次方 sqrt/rsqrt 次方根 近似运算 上下界操作 使用方法和含义均在代码的批注中给出，因为有较多的输出，所以设置输出内容的第一个值为当前print()方法所在的行 矩阵基本运算 import torch import numpy as np import sys loc = sys._getframe() _ = '\n' ''' add/subtract/m
矩阵的扩展运算（MATLAB和pytorch实例）
最新发布
Lanceli
02-22 1272
矩阵的秩是指其行向量或列向量中线性无关的最大数目。例如：一个 $m×n$ 矩阵的秩最大为 $min(m,n)$，当达到这个最大值时，称为满秩矩阵。 对于 $n×n$ 方阵A，若存在非零向量v和标量λ，使得：$Av=λv$ 则称：λ 为矩阵A的特征值，v 为对应的特征向量。
PyTorch中矩阵（二维张量）的线性代数运算
qq_44289607的博客
01-28 3568
1 矩阵的形变及特殊矩阵的构造方法 矩阵的形变其实就是二维张量的形变方法，在此基础上本节将补充转置的基本方法。实际线性代数运算过程中，一些特殊矩阵，如单位矩阵、对角矩阵等相关创建方法如下： 注：t1为一个矩阵，则 torch.t(t1) 与 t1.t()等效。 2 矩阵的基本运算 矩阵不同于普通的二维数组，其具备一定的线性代数含义，而这些特殊的性质，其实就主要体现在矩阵的基本运算上。常见的矩阵基...
python一维向量数据的插值缩放
weixin_43446161的博客
05-20 1100
查了好多函数，numpy中的resize不能插值，最后用了PIL库中的函数 a = np.array([[100,200,300,400,500]]) #注意是两个[]，因为要把数据变成两个维度的，此时shape=[1,5] img = Image.fromarray(a.astype('float')) #数据类型你自己选 img = img.resize((12,1),Image.NEAREST) #插值类型自己选，这里我想插值为[1,12] img = np.array(img) print(img)
torch中与numpy中对矩阵操作的类似函数对比
sinat_34461199的博客
01-08 526
【代码】torch中与numpy中对矩阵操作的类似函数对比。
Facebook开源基于Torch的一组深度学习插件
weixin_34248705的博客
01-25 274
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它能够模仿人脑的机制来解释数据。近日，Facebook人工智能研究院（FAIR）宣布开源了一组深度学习工具，这些工具主要是针对Torch机器学习框架的插件，包括iTorch、fbcunn、fbnn、fbcuda和fblualib。这些插件能够在很大程度上提升神经网络的性能，并可用于计算机视觉和自然语言处理（NLP）等场景。目前，Torch已被Google、T...
torch函数学习
fb_help的专栏
09-09 2568
torch学习
torch.nn.functional中的interpolate插值函数
qq_37844044的博客
02-12 3486
今年是农历牛年第一天，在家的生活不快乐，那边博客学习叭。 interpolate函数 def forward(self, input1, input2=[0,0,0,0]): out0 = F.relu(self.bn0(self.conv0(input1[0]+input2[0])), inplace=True) out0 = F.interpolate(out0, size=input1[1].size()[2:], mode='bilinear') ou
torch 函数整理
ningchewinbell的博客
06-03 7636
torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 卷积操作，输入矩阵大小 (N, Cin, H, W)，输入矩阵大小N, Cout, Hout, Wout) 参数说明 in_channels ...
100行代码使用torch.fx极简量化教程
jinfagang1211的博客
04-23 2507
100行代码实现量化
torch.fx 简介与量化
weixin_42638415的博客
01-14 5520
pytroch发布的torch.fx工具包可以说是很好的消除一些动态图和静态图的Gap，可以使得我们对于nn.Module的各种变化操作变得非常简单。 动态图和静态图： 动态意味着程序将按照我们编写命令的顺序进行执行。这种机制将使得调试更加容易，并且也使得我们将大脑中的想法转化为实际代码变得更加容易。而静态则意味着程序在编译执行时将先生成神经网络的结构，然后再执行相应操作。按照动态图和静态图最明显的两个框架就是pytorch和tensorflow两个。 静态图的优势就在...
torch的tensor如何进行矩阵运算
09-29
Torch中的Tensor是一个强大的数据结构，支持高效的数值计算，包括各种矩阵运算。要进行矩阵运算，你可以使用`torch`库提供的内置函数或者操作符。以下是几个基本的矩阵运算示例： 1. **相加**（Addition）: 对两个相同形状的张量使用`+`操作符或`.add()`方法。 ```python a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) c = a + b # 或 c = torch.add(a, b) ``` 2. **相减**（Subtraction）: 类似于加法，使用`-`操作符或`.sub()`方法。 ```python result = a - b ``` 3. **乘法**（Multiplication）: - 点积（元素级乘法）: 使用`*`操作符或`.mul()`方法。 ```python dot_product = a * b # 或 dot_product = torch.dot(a, b) ``` - 矩阵乘法 (内积): 使用`torch.mm()`或`@`操作符（如果Python版本 >= 3.5）。 ```python matrix_multiply = torch.matmul(a, b) ``` 4. **除法**（Division）: 可以对数相除。 ```python result = a / b ``` 5. **广播（Broadcasting）**: 如果两个张量大小不同，Torch会自动调整较小的张量使其形状匹配较大的张量进行运算。 记得在导入Torch之前安装它(`pip install torch`)，并确保在正确的设备（CPU或GPU）上运行这些操作。如果你想要了解更多复杂的运算或特定功能，可以查阅官方文档: https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html
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