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torch中乘法整理,*&torch.mul()&torch.mv()&torch.mm()&torch.dot()&@&torch.mutmal()

*位置乘符号*在pytorch中是按位置相乘，存在广播机制。例子： vec1 = torch.arange(4) vec2 = torch.tensor([4,3,2,1]) mat1 = torch.arange(12).reshape(4,3) mat2 = torch.arange(12).reshape(3,4) print(vec1 * vec2) print(mat2 * vec1) print(mat1 * mat1) Output: tensor([

einsum函数介绍-张量常用操作

pytorch文档说明：$torch.einsum($$*equation*$$, $$operands*$$)$ 使用基于爱因斯坦求和约定的符号，将输入operands的元素沿指定的维数求和。einsum允许计算许多常见的多维线性代数阵列运算，方法是基于爱因斯坦求和约定以简写格式表示它们。主要是省略了求和号，总体思路是在箭头

numpy练习

import numpy as nparray1 = np.array([1,2,3,4])print(array1)array2 = np.array((1,2,3,4))print(array2)array3 = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]])print(array3.ndim)array4 = np.arange(5)print(array4)array5 = np.arange(50,55, dtype = float)prin

Python：range、np.arange和np.linspace

1. range range是python内置的一个类，该类型表示一个不可改变(immutable)的数字序列，常常用于在for循环中迭代一组特殊的数，它的原型可以近似表示如下： class range(stop) class range(start, stop, step=1) （注意，Python是不允许定义两个类初始化函数的，其实其CPython实现更像是传入不

range()和np.arange（）的区别

range的中文意思是范围、搜索与牧场的。具体释义如下： n.范围;射程;类别;（山脉，房屋等的）排列 vi.搜索;变化;延伸;漫游 vt.排列;（按一定位置或顺序）排序;把…分类;徘徊 adj.牧场的，放牧区的 arrange vt. 安排；排列；整理 vi. 安排；排列；协商通过官方文档的描述，我们可以知道： range()和n

PyTorch for Numpy users.

转自：https://github.com/wkentaro/pytorch-for-numpy-users Types Numpy PyTorch np.ndarraytorch.Tensor np.float32torch.float32; torch.float np.float64torch.float64; torch.double np.float16torch.float16; tor

泊松分布（Poisson Distribution）

定义：现实生活多数服从于泊松分布假设你在一个呼叫中心工作，一天里你大概会接到多少个电话？它可以是任何一个数字。现在，呼叫中心一天的呼叫总数可以用泊松分布来建模。这里有一些例子：医院在一天内录制的紧急电话的数量。某个地区在一天内报告的失窃的数量。在一小时内抵达沙龙

numpy实现数学中的各种积

数学中有很多种积，内积、外积、张量积、以及对应元素相乘 1. 内积内积又叫标量积、数量级、点积、点乘，要求两个矩阵大小相等，定义： a ⋅ b =

torch学习笔记（1）

Debug大神代码的过程中，有好多torch语句不熟悉，阅读速度很慢，转眼就忘，顺便在这里记录下。 1、torch.ge 其实就是比较，官网上也有，torch.ge — PyTorch 1.10.0 documentation 一种是比较两个tensor之间，维度要一致，逐个元素进行比较，相同的返回True，否则返回False。 import torch a = torc

【Python数据分析-8】：Numpy常用操作-arange函数、linspace函数与运算

1 arange函数创建类似Python 的range函数功能的Numpy数组的方法：下面的例子创建一个从1开始到10，步长为2的一维Numpy数组 In [21]: np.arange(1, 10, 2) Out[21]: array([1, 3, 5, 7, 9]) 2 linspace函数但是当需要创建小数构成的数组时，由于一个整数到另一个整数之间存在无数个

Python numpy+pillow

1.复习一下，列表和数组如何转换？如何定义一个数组呢？描述一下数组和矩阵的区别 import numpy as np a=np.array([1,2,3]) print(a) #定义一个数组，实际上是对列表[1,2,3]进行转换为数组 b=a.tolist()#数组.tulist()就是进行转为列表 2.如何定义为一个矩阵呢? 核心代码

range函数和arange函数的区别

相同点：都可以生成一个一维的张量不同点：range生成的一维张量，包含end元素，而arange生成的一维张量不包含end元素注意: range函数由于与Python内置的range函数语义不同，已经被废弃了。因此大家都应该使用arange函数！

2021-9-29 深度学习的基本使用（Pytorch）

深度学习的基本使用（Pytorch）深度学习框架 Pytorch 的安装数据操作学习创建张量了解张量的基本操作数据预处理线性代数张量张量算法的基本性质微分与求导深度学习框架 Pytorch 的安装在 pycharm 官网下载 pycharm 安装在 anaconda 官网下载 anaconda3，并安装。（如

python插值方法scipy.interpolate.interp2d注意事项

python插值方法scipy.interpolate.interp2d注意事项 python插值方法scipy.interpolate.interp2d注意事项问题scipy.interpolate.interp2d的使用变化说明 python插值方法scipy.interpolate.interp2d注意事项问题在使用scipy.interpolate.interp2d对数据插值时，发现输出

第一周学习

数据操作主要学习了简单的 pytorch 张量创建、参数以及运算操作。 # 导入pytorch包 import torch # 初始化一个有12个元素的行张量 x = torch.arange(12) # 查看形状 x.shape x.numel() # 改变形状为 3 x 4 x = x.reshape(3, 4) # 生产一个 2 x 3 x 4 的全0张量 torch.zeros

【pytorch算子】torch.arange 算子在 CPU/GPU/NPU 中支持的数据类型格式

CPU（Central Processing Unit）：中央处理器 GPU（Graphics Processing Unit）：图形处理器 NPU（Neural Network Processing Unit）：神经网络处理器，是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称。一、 torch.arange() 和 torch.range() 的用法 pytorch官网介绍： torch.arange(start,end,step)

2021-07-22数据分析作业

2021-07-22数据分析作业 import numpy as np # 将np.arange(10)数组中的奇数全部都替换成-1。 a1 = np.arange(10) a1[1::2] = -1 print(a1) # 有一个4行4列的数组（比如：np.arange(16).reshape((4,4))）， # 请将其中对角线的数取出来形成一个一维数组。提示（使用np.eye）。 a1 = np

数据操作-广播机制

在之前运算中，都是在相同形状的两个张量上执行按元素操作。在某些情况下，我们仍然可以通过调用广播机制（broadcasting mechanism）来执行按元素操作 1、通过适当复制元素来扩展一个或两个数组，以便在转换之后，两个张量具有相同的形状 2、对生成的数组执行按元素操作。 a = torch.ar

1 预备知识

2.1、张量初始化 import torch 几种初始化方式 torch.zeros((3,4)), torch.ones((1,2)), torch.tensor([[1,2,3], [4,54,5]]), torch.randn(5,6) 2.1.2、张量元素操作 1.对于应常数的+，-，乘，除, 张量对应元素位置进行加减乘除即可 2.使用== 和 > 和 < 比较各元素大小 a = torch.tenso

Numpy学习总结

Numpy 首先要安装numpy，这里我们下载了anaconda，便于调用,创建一个二维数组，类型为float import numpy as np array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=np.float) print(array) print('维数：',array.ndim) print('形状：',array.shape) print('元素个数：',array.size) [[1. 2. 3.]

Numpy 怎么把arange ()产生的列表变成一个行向量或者列向量

行向量 import numpy as np a = np.array(np.arrange(10)) rowVector = a..reshape((1,-1)) 列向量 import numpy as np a = np.array(np.arrange(10)) rowVector = a..reshape((-1,1))

y[np.arange(batch_size), t]的详细解析

mini-batch版交叉熵误差《深度学习入门》一书中mini-batch版交叉熵误差的代码实现中，当监督数据是标签形式时的代码实现如下： def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size)

莫烦课程笔记总结之matplotlib（五）——scatter散点图

scatter散点图 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 n = 1024 #1024个数据 5 X = np.random.normal(0,1,n) #正态分布 6 Y = np.random.normal(0,1,n) 7 8 9 T = np.arctan2(X,Y) #for color value 10 11 ''' 12 (X,Y)表示点的Locatio

python可视化处理数据CVS绘制散点图以及曲线图绘制显示并保存DIY

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author's_name_is_NIKOLA_SS import pandas as pd import numpy as np from numpy import array import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] #用来正常显示中文标签FangSo

读深度学习《深度学习简介》

1. 深度学习是什么？通常应用程序并不需要收集真实世界中的数据，也不需要系统地提取这些数据特征，只要有充足的时间，我们的常识与编程技巧足够让我们完成任务，比如你写一个邮箱系统，或者写一个微波炉程序。但有时候不仅仅只有编程技巧所能搞定的，比如判断一张图片中有没有猫的