Tensor

最新推荐文章于 2025-03-13 16:57:37 发布
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博客主要探讨了abs_()和abs()的区别，重点在于in_place方面。这两个函数在编程中可能有不同的使用场景和效果，了解它们的差异有助于更准确地进行代码编写。

abs_() vs abs() : in_place 的区别

001.Tensor
qq_73782959的博客
03-21 485
​ 对应tensor_create类，创建Tensor有三种方法。
深度学习入门 ---- 张量(Tensor)
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小鱼干儿的博客
08-02 1万+
Tensor，中文叫张量，是深度学习的一个基础，文章讲解了什么是张量，张量和标量、向量、矩阵之间的关系，张量如何使用，在PyTorch中如如何对张量进行操作 ，
tensor
m0_58692573的博客
05-12 189
pytorch的优点，tensor的属性，数据生成，基本运算操作。
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tensor_toolbox.zip_TensorToolbox_tensor_tensor toolbox _tensor_t
07-14
在TensorToolbox中，“张量”（Tensor）是核心概念，它是一种多维数组，可以用来表示高阶数据结构。在数学上，张量可以被视为向量和矩阵的推广，具有多个轴和相应的元素。TensorToolbox提供了一系列高级函数，帮助...
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06-11
Python中的Tensor是一个核心的数据结构，尤其在深度学习领域扮演着至关重要的角色。Tensor可以视为多维数组，能够表示从向量、矩阵到高阶张量的任何数学对象。在处理神经网络模型时，Tensor用于存储权重、激活值以及...
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tensor_toolbox：MATLAB Tensor Toolbox（作者Tamara Kolda）
02-03
Tensor Toolbox是MATLAB环境下用于处理和分析多维数据的一个强大工具箱，由Tamara G. Kolda和Brett W. Bader共同开发。这个工具箱提供了多种算法和函数，专注于张量（tensor）的分解、操作和表示，极大地扩展了...
PyTorch中Tensor的维度变换实现
09-18
在PyTorch中，Tensor是核心数据结构，用于表示多维数组，广泛应用于深度学习模型的构建和训练。维度变换是处理和操作Tensor时的重要环节，因为它允许我们以不同的方式组织和操纵数据，以适应各种计算需求。以下将...
Pytorch 之修改Tensor部分值方式
09-18
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，其中Tensor是其核心数据结构，类似于NumPy的ndarray，但是可以运行在GPU上。在深度学习模型中，经常需要对Tensor的部分值进行修改。本文主要讲述如何使用Pytorch的Tensor切片...
什么是张量 (tensor)？
04-25
对于大部分已经熟练的数学和物理工作者, 这实在是一个极为基础的问题. 但这个问题在我刚接触张量时也困扰了我很久. 张量的那么多定义, 究竟哪些是对的? (显然都是对的. ) 它们的关系是什么? 我尽可能简单地用我自己的话把我对它粗浅的理解讲得明白些. A View from Physics张量的概念早在19世纪末就被数学家提出了, 但这个概念真正发扬光大, 还是在相对论出现以后. 原因是, 在相对论中, 在不同的参考系下看同一个物理系统, 它"看起来"是不一样的: 比如粒子的动量和能量在不同的参考系下根据 Lorentz 变换相联系.
Tensor数据操作
最新发布
koliuchen的博客
03-13 1572
在Python中，特别是对于像PyTorch这样的库，“y[:] = y + x” 是一种常见的操作，用于在原地（in-place）修改Tensor y 的内容。y[:]y + x所以，当您看到y + xy[:]= y + x关键点在于[:]的使用，它确保了赋值操作是在原地进行的，即在Tensor y 的原始内存位置上修改其内容，而不是创建一个新的Tensor。这就是为什么执行这个操作后，Tensor y 的内存地址（id）没有改变的原因。
tensor(张量)
william_hehe的博客
11-23 764
tensor(张量) 说明：在TensorFlow中，所有的数据都通过张量的形式来表示。 特别是：TensorFlow计算结果是一个张量的结构：名字（name）、维度（shape）、类型（type） 功能：张量可以理解为多维数组。 零阶张量表示标量（scalar），也就是一个数。 一阶张量为向量（vector），也就是一个一维数组。 n阶张量可以理解为一个n维数组。 例子：import
Pytorch ：张量（Tensor）详解
fydw_715的博客
08-29 3879
张量（Tensor）是深度学习和科学计算中的核心概念，表示多维数组，用于描述标量、向量、矩阵和高阶数据结构。张量支持各种数学运算和聚合操作，如加法、乘法、转置、求和、均值等。PyTorch 提供了多种创建张量的方法，包括从 Python 列表、元组和 NumPy 数组创建，以及生成随机数（均匀分布、正态分布等）。为了确保结果的可重复性，可以设置随机种子。张量还可以在不同设备（CPU、GPU）上进行计算，利用 GPU 加速深度学习模型的训练和推理。利用张量及其操作，深度学习框架（如 PyTorch）能够实现高
【PyTorch】torch.Tensor详解和常用操作
vivi_cin的博客
07-05 7805
pytorch.tensor基本操作
什么是tensor张量？
m0_56175815的博客
03-19 2521
pytorch的tensor的一些基本操作，和实现一个简单线性模型的基本步骤，和很多小细节。
tensor简介（基于Pytorch）
cabbage_me的博客
12-04 2274
最近开始看沐神的《》，陆续记录学习笔记#
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