理解张量,并将张量与线性代数的知识连接起来,我认为最重要的是理解 tensor 的两个属性:shape 和 ndim . ndim 表示张量的维度,一维张量的 ndim 值为 1,二维张量的 ndim 值为 2. shape 表示张量的形状,它的值是一个列表,列表元素个数与张量的维度相等,每一个元素值表示张量在此维度的元素个数. 举例来说: >>> tensor = torch.randn(3, 2, 2) >>> tensor tensor([[[ 1.1070, -

package Day8_06; /*读入两个整数m,n,输出一个m行n列的矩阵,这个矩阵是1~m*n这些自然数按照右.下.左.上螺旋填入的结果. * 例如读入数字4,5,则输出结果为: * 1 2 3 4 5 * 14 15 16 17 6 * 13 20 19 18 7 * 12 11 10 9 8 */ import java.util.Scanner; public class LuoXuan { public static void main(String[] args) { Syst

Python学习之数组类型一: Numpy中的向量与矩阵: 1.创建:  向量.矩阵均由array函数创建,区别在于向量是v=array( [逗号分隔的元素] ), 矩阵是M=array( [[ ]] )  注意矩阵是双方括号 向量可以执行基本的线性代数运算(运算是基于元素的运算),例如标量乘法/除法.线性组合.范数.标量积等. 2.访问数组项:  向量索引与切片类似于字符串与列表 通过索引访问矩阵(数组项),需要两个索引来访问,这些索引都在一对方栝号里.  例如:M[2:4,1:4]   表示

np.zeros(5) [ 0.  0.  0.  0.  0.] 所得类型为数组, numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True) 生成一个和a维数相同的全零数组 新建矩阵 from numpy import *a=zeros(5)#print ab=mat([[1,2,3],[2,3,4]]) 如此可生成一个二行三列的矩阵 b=mat([1,2,3])和 b=mat([[1,2,3]])都生成一个一行三列的矩阵

原理:利用数组分压+AD采集: 优点:一个IO口可以做成多个按键,节省IO口(矩阵键盘在>4时优点才能体现出来):可备用作为AD基准输入. 缺点:不能做成组合按键(或者电阻要精确选择):且离IO口越近优先级越高.按键的识别收到精度的影响(消兜:抖动时间几毫秒到几十毫秒,所以连续读4次(每次8ms)直到读到值都相同.按键的识别是靠AD值的容差范围而非具体的AD值来识别).基准电压的获得(IO或TL431) 参考http://www.ednchina.com/ART_46350_11_0_OA_6f

张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howdy\' 或 5 1阶张量:向量 (vector)或矢量,也就是一维数组(一组有序排列的数),例如,[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 2阶张量:矩阵 (matrix),也就是二维数组(有序排列的向量),例如,[[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]] 3阶张量:三维

已有 1849 次阅读 2012-8-2 15:15 |系统分类:科研笔记|关键词:矩阵 480 window border center Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2 3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2 3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(142536) A=[1 2 3;4

torch Tensor学习:切片操作 torch Tensor Slice 一直使用的是matlab处理矩阵,想从matlab转到lua+torch上,然而在matrix处理上遇到了好多类型不匹配问题.所以这里主要总结一下torch/Tensor中切片操作方法以及其参数类型,以备查询. 已知有矩阵M M=torch.range(1,20):resize(4,5) th> M 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 [torch.Do

Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2  3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2  3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(1 4  2 5  3 6  ) A=[1 2 3;4 5 6] A<-matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,byrow=TRUE) 4 访问向

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn]  ,其中 T  可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(

原理:利用数组分压+AD采集: 优点:一个IO口可以做成多个按键,节省IO口(矩阵键盘在>4时优点才能体现出来):可备用作为AD基准输入. 缺点:不能做成组合按键(或者电阻要精确选择):且离IO口越近优先级越高.按键的识别收到精度的影响(消兜:抖动时间几毫秒到几十毫秒,所以连续读4次(每次8ms)直到读到值都相同.按键的识别是靠AD值的容差范围而非具体的AD值来识别).基准电压的获得(IO或TL431) 参考http://www.ednchina.com/ART_46350_11_0_OA_6f

目录 一.Tensor的创建和使用 二.Tensor放到GPU上执行 三.Tensor总结 一.Tensor的创建和使用 1.概念和TensorFlow的是基本一致的,只是代码编写格式的不同.我们声明一个Tensor,并打印它,例如: import torch #定义一个Tensor矩阵 a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]) print(a) print('{}'.format(a)) 然后会发现报以下错误: new() received

torch.randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor(张量) 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义. 参数: sizes (int...) – 整数序列,定义了输出形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 二维 >>> import torch >>> torch.randn(2,3) tensor([[-1.0413, 0.8792

本文隶属于AVR单片机教程系列.   开发板上有4个按键,我们可以把每一个按键连接到一个单片机引脚上,来实现按键状态的检测.但是常见的键盘有104键,是每一个键分别连接到一个引脚上的吗?我没有考证过,但我们确实有节省引脚的方法. 矩阵键盘 这是一个4*4的矩阵键盘,共有16个按键只需要8个引脚就可以驱动.我们先来看看它的原理. 每个按键有两个引脚,当按键按下时接通.每一行的一个引脚接在一起,分别连接到左边4个端口,称为"行引脚":每一列的另一个引脚接在一起,分别连接到右边的4个端口,称

常见的学习种类 线性回归,最简单的y=wx+b型的,就像是调节音量大小.逻辑回归,是否问题.分类问题,是猫是狗是猪 最简单的线性回归y=wx+b 目的:给定大量的(x,y)坐标点,通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b 损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加,是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度. 根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值,然后计算损失对于w和对于b的梯度,来找到下降梯度. 使得w和b往下降梯度变化来使得损失越来越小,w和b的值越来越精确的过程. lr

CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍.Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度. Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow.PyTorch.MXNet和Caffe2)中支持深度学习训

A*B Problem II 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:1   描述 ACM的C++同学有好多作业要做,最头痛莫过于线性代数了,因为每次做到矩阵相乘的时候,大量的乘法都会把他搞乱,所以他想请你写个程序帮他检验一下计算结果是否正确.   输入 有多组测试数据,每行给出一组m,n,k(0<m,n,k<=50).m,n,k表示两个矩阵的大小,其中:矩阵A:m行n列.矩阵B:n行k列.接下来给出m*n个数表示矩阵A和n*k个数表示矩阵B,对于每个数s,0<

对于任意矩阵M和N,若矩阵M的列数等于矩阵N的行数,则记M和N的乘积为P=M*N,其中mik 记做矩阵M的第i行和第k列,nkj记做矩阵N的第k行和第j列,则矩阵P中,第i行第j列的元素可表示为公式(1-1): pij=(M*N)ij=∑miknkj=mi1*n1j+mi2*n2j+--+mik*nkj (公式1-1) 由公式(1-1)可以看出,最后决定pij是(i,j),所以可以将其作为Reducer的输入key值.为了求出pij分别需要知道mik和nkj,对于mik,其所需要的属性有矩阵M,

本文版权归ljh2000和博客园共有,欢迎转载,但须保留此声明,并给出原文链接,谢谢合作. 本文作者:ljh2000作者博客:http://www.cnblogs.com/ljh2000-jump/转载请注明出处,侵权必究,保留最终解释权! Description 婷婷是个喜欢矩阵的小朋友,有一天她想用电脑生成一个巨大的n行m列的矩阵(你不用担心她如何存储).她生成的这个矩阵满足一个神奇的性质:若用F[i][j]来表示矩阵中第i行第j列的元素,则F[i][j]满足下面的递推式: F[1][1]=

有一个nn行mm列的矩阵(1 \leq n \leq 1000 ,1 \leq m \leq 1000 )(1≤n≤1000,1≤m≤1000),在这个矩阵上进行qq (1 \leq q \leq 100,000)(1≤q≤100,000) 个操作: 1 x y: 交换矩阵MM的第xx行和第yy行(1 \leq x,y \leq n)(1≤x,y≤n); 2 x y: 交换矩阵MM的第xx列和第yy列(1 \leq x,y \leq m)(1≤x,y≤m); 3 x y: 对矩阵MM的第xx行的

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4471 解题思路,矩阵快速幂····特殊点特殊处理····· 令h为计算某个数最多须知前h个数,于是写出方程: D = c1 c2 ``` c[h-1] c[h] 1 0 ``` 0 0 0 1 ``` 0 0 0 0   0 0 0 0   1 0 V[x] = f[x] f[x-1] ` ` f[x-h+1] 显然有V[x+1] = D*V[x].D是由系数行向量,一个(h-1)*(h-1)的单