PyTorch深度学习基础：张量（Tensor）详解
引言 深度学习作为人工智能的一个重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理、游戏等领域取得了显著的进展。PyTorch作为当前流行的深度学习框架之一，以其动态图的特性和易用性受到了广泛欢迎。在PyTorch中，张量（Tensor）是构建和操作数据的核心，它类似于多维数组，是实现神经网络的基础。本文将详...
【深度学习】Pytorch Tensor 张量
目录一、张量概述：二、初始化张量：直接使用Python列表转化为张量：通过Numpy数组（ndarray）转换为张量：通过已有的张量生成新的张量：通过指定数据维度生成张量： 三、张量属性：四、张量的运算：1.张量的索引和切片：2.张量的拼接：3.张量的乘法和矩阵乘法：乘法（点乘）：矩阵乘...
【深度学习】Pytorch Tensor 张量
目录 一、张量概述： 二、初始化张量： 直接使用Python列表转化为张量： 通过Numpy数组（ndarray）转换为张量： 通过已有的张量生成新的张量： 通过指定数据维度生成张量： 三、张量属性： 四、张量的运算： 1.张量的索引和切片：...
【深度学习】Tensorflow、MindSpore框架介绍及张量算子操作实战（超详细 附源码）
一、Tensorflow、MindSporeGoogle公司于2015年开源了深度学习框架TensorFlow，推动了深度学习的发展，得到了广泛应用，用户数量庞大。华为公司于2020年开源了自己的深度学习框架MindSpore，现处于快速发展中。TensorFlow2深度学习框架支持CPU、GPU和...
深度学习Pytorch框架Tensor张量
Tensor的裁剪运算对Tensor中的元素进行范围过滤常用于梯度裁剪（gradient clipping），即在发生梯度离散或者梯度爆炸时对梯度的处理torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor：将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,...
深度学习：张量 介绍
张量是向量和矩阵到 n 维的推广。了解它们如何相互作用是机器学习的基础。 简介 虽然张量看起来是复杂的对象，但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。 向量是元素的一维列表： 矩阵是向量的二维列表： 下标表示（行，列）。考虑矩阵的另一种方式是用向量作为元素的向量。请注意，...
《深度学习500问》张量和矩阵的区别
从代数角度将，矩阵是向量的推广。向量可以看成一维的“表格”（即分量按照顺序排成一排），矩阵可以看成二维的“表格”（分量按照纵横位置排列），n阶张量可以看成n维的“表格”。张量的严格定义是利用线性映射来描述的。从几何角度讲：矩阵是一个真正的几何量。也就是说，它是一个不随参照...
《深度学习500问》标量、向量、张量相关联系
标量是零阶张量，向量是一阶张量。可以通过以下形象的类比来理解。标量：知道棍子的长度，但是不知道棍子指向哪儿。向量：不仅知道棍子的长度，还知道棍子指向前面还是后面。张量：不仅知道棍子的长度，知道棍子指向前面还是后面，还知道棍子向上/向下和左/右偏转了多少。
深度学习基础——PyTorch简介和Tensor张量详解
1 PyTorch安装PyTorch 的安装非常简单。按照 PyTorch官网的说明，我们只需要选择操作系统、Python的版本，以及显卡 CUDA的版本，该网页就会提供一行命令，只需要在终端(Terminal，Windows系统就是命令行程序)输人相应的安装语句就可以安装了。例如，如果选择的操作系...
【MindSpore深度学习框架】MindSpore中的张量Tensor
欢迎回到MindSpore神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过MindSpore的Tensor，讲解一些比较实用的API。废话不多说，我们开始吧。一、Tensor是什么Tensor是MindSpore中的一种存储数据的类型，像Pytorch中都存在这种数据类型，它的意思是张量意为多维矩阵，对于...
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