Numpy,Tensor维度的理解方式

最新推荐文章于 2023-07-27 16:48:28 发布
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#numpy #Tensor #维度

本文详细介绍了Numpy数组和Tensor的维度、形状及值的获取方法，通过实例解析了维度的可视化、形状的获取以及不同方式的值获取，包括全维度取值和部分维度取值。强调了维度在数学和深度学习中的意义，指出低维常用于表示数量和类别，高维则更侧重于固有属性的表达。

Numpy,Tensor维度的理解方式

就像学数学一样，对加减乘除各方式都需要一个理解的入门方法。

import numpy as np

b = np.array([[[1,2],  [3,4],  [5,6]],
              [[11,12],[13,14],[15</
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深度学习numpy与tensor基础知识、关系与区别，通过pytorch构建网络加载数据
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开局一句话 import numpy as np 1、生成numpy数组 直接转换np.array(list1） random模块生成np.random.random([3,3]) 创建特定形状np.zeros([3,3]) arange/linspace模块生成np.arange(1,4,0.5)，只有一个数字的话为1-数字 2、获取元素 与python中类似，直接nd11[3:6] random.choice函数可以从指定样本中随机抽取数据 3、Numpy的数学运算 对应相乘：A*B/np.
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pytorch: 获取 tensor 维度的方法：shape 和 size()
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获取tensor某一个维度的个数
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类型推断torch.randn()：随机初始化a.type()：返回类型type()：返回基本类型isinstance() ：检查类型cuda会影响数据类型标量维度(dimention)为0的标量标量的shape：返回类型为【】(空的list)，返回长度也为0a.dimension()也为0Dim1torch.tensor() ： 输入具体数据torch.FloatTensor() ：输入类型大小...
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浅谈NumPy中的维度AxisNumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？我们首先以二维数组为例进行说明，然后推广到多维数组。(有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度)二维数组的列子下面是一个二维数组的列子：In [1]: import numpy as npIn [2]: x = ...
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