注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

  2. PyTorch最近几年可谓大火。相比于TensorFlow，PyTorch对于Python初学者更为友好，更易上手。         众所周知，numpy作为Python中数据分析的专业第三方库，比Python自带的Math库速度更快。同样的，在PyTorch中，有一个类似于numpy的库，称为Tensor。Tensor自称为神经网络界的numpy。 一、numpy和Tensor二者对比 对比项 numpy Tensor 相同点 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运算等 可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：weixin_38723513

  1. Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法

  2. 为什么要相互转换： 1. 要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组，以及又重新还原为tensor： 2. Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间，修改一个会导致另外的一个也被修改。 学习链接：https://github.com/chenyuntc/pytorch-bo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38746574

  1. Python编程深度学习计算库之numpy

  2. NumPy是python下的计算库，被非常广泛地应用，尤其是近来的深度学习的推广。在这篇文章中，将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算。 NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可以进行运算，主要区别如下 最近比较热门的深度学习，比如在神经网络的算法，多维数组的使用是一个极为重要的场景。如果你熟悉tensorflow中的tensor的概念，你会非常清晰numpy的作用。所以熟悉Numpy可以说是使用python进行深度学习入门的一个基础知识。 安装 liumiaocn:t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：weixin_38732463

  1. variable, tensor与numpy区别

  2. 一、名词解释 在Tensorflow里： 使用张量(tensor)表示数据。 使用图(graph)来表示计算任务。 在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图。 通过变量 (Variable)维护状态。 使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据。 张量（tensor）： 张量可以看作是多重向量空间映射到实数域空间。说白了就是多维数组。 标量是张量（实数值映射到实数值） 向量是张量 矩阵是张量 矩阵的矩阵是张量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：weixin_38750721

  1. Pytorch 中的 Tensor , Variable和Parameter区别与联系

  2. 前面的博客简单讲了Variable和Parameter的区别，这次加入tenor，详细的分析三者的区别和联系。文中参考了Pytorch 中的 Tensor , Variable & Parameter 1.Tensor        pytorch中的Tensor类似于numpy中的array，而不直接用tensor的原因，是因为tensor能够更方便地在GPU上进行运算。pytorch为tensor设计了许多方便的操作，同时tensor也可以轻松地和numpy数组进行相互转换。 2.Varia

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_38666232

  1. pytorch学习笔记（一）

  2. 文章目录前言tensor1.创建tensor2. 基本属性3. 基本方法4. 运算5. GPU运算自动求导Autograd清空grad阻止autograd跟踪 前言 此为小弟pytorch的学习笔记，希望自己可以坚持下去。（2020/2/17） pytorch官方文档 pytorch中文教程 tensor tensor是pytorch的最基本数据类型，相当于numpy中的ndarray，并且属性和numpy相似，tensor可在GPU上进行运算。 tensor常见的基本属性： 1.创建tens

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：279kb
    • 提供者：weixin_38738830

  1. pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

  2. 1.torch.expand 函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量，就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的broadcast_to函数的作用。如果希望张量内存连续，可以调用contiguous函数。 例子： import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) xnew = x.expand(2, 4) print(xnew) 输出： tensor([[1,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：weixin_38742532