张量==容器 张量是现代机器学习的基础,他的核心是一个容器,多数情况下,它包含数字,因此可以将它看成一个数字的水桶. 张量有很多中形式,首先让我们来看最基本的形式.从0维到5维的形式 0维张量/标量:装在水桶中的每个数字称为“标量”.标量就是一个数字. 1维张量/标量:数组,一维张量,也被视为“向量",可以把向量视为一个单列或者单行的数字. 2维张量:矩阵.典型的例子就是邮件列表,比如我们有10000个人,每个人都有7个特征(名字,性别,城市等等),张量具有形状,形状是一个水桶,既装着我们数据也

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, -

目录 1. 引言 2. 维度的理解 3. gather函数 4. index_select函数 5. masked_select函数 6. nonzero函数 1. 引言   最近在刷开源的Pytorch版动手学深度学习,里面谈到几个高级选择函数,如index_select,masked_select,gather等.这些函数大多很容易理解,但是对于gather函数,确实有些难理解,官方文档开始也看得一脸懵,感觉不太直观.下面谈谈我对这几个函数的一些理解. 2. 维度的理解   对于numpy和

Torch.stack() 1. 概念 在一个新的维度上连接一个张量序列 2. 参数 tensors (sequence)需要连接的张量序列 dim (int)在第dim个维度上连接 注意输入的张量shape要完全一致,且dim必须小于len(tensors). 3. 举例 3.1 四个shape为[3, 3]的张量 以下面这4个张量,每个张量shape为[3, 3]. 1 a = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 2 b = torch.Tenso

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 关于参数初始化,主要的就是一些数学中的分布,比如正态分布.均匀分布等等. 1.pytorch (1)自定义可训练参数 torch.bernoulli(input, out=None) → Tensor 从伯努利分布中抽取二进制随机数 (0 或 1

张量常规解释 张量(tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数. Tensorflow中张量的概念 在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示. 从功能的角度

2017 年初,Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上,针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch. 因其在灵活性.易用性.速度方面的优秀表现,经过2年多的发展,目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一. 现在为大家奉上出 60 分钟极速入门 PyTorch 的小教程,助你轻松上手 PyTorch!大家也可直接在实验楼学习:PyTorch 深度学习基础课程. PyTorch 基础 PyTorch 使用一种称之为 imperat

上一节我们学习了Pytorch优化网络的基本方法,本节我们将以MNIST数据集为例,通过搭建一个完整的神经网络,来加深对Pytorch的理解. 一.数据集 MNIST是一个非常经典的数据集,下载链接:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的文件如下: 该手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集.它是NIST提供的更大集合的子集.数字已经过尺寸标准化,并以固定尺寸的图像为中心. 手写数字识别是一个比较简单的任务,它是一个10分类

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量,本节我们深入了解可训练的参数-变量 接下来我们将使用sklearn自带的iris数据集来慢慢品味. 1.pytorch (1)第一种方式,不使用nn.Module或nn.Sequntial()来建立模型的情况下自定义参数: 加载数据集并转换为te

001-深度学习Pytorch环境搭建(Anaconda , PyCharm导入) 在开始搭建之前我们先说一下本次主要安装的东西有哪些. anaconda 3:第三方包管理软件. 这个玩意可以看作是一个大仓库,他里边含有很多Python的第三方开发库(也就是别人发布的,他收集起来管理).安装好这个软件之后我们便可以使用这个大仓库来安装一些我们需要的包 (人工智能需要用的包也可以使用这个来装). 同时,这个软件也可以管理我们的开发环境,让我们的环境看起来更加的简洁明了. 安装Pytorch:深度学

1. 神经网络原理 神经网络模型,是上一章节提到的典型的监督学习问题,即我们有一组输入以及对应的目标输出,求最优模型.通过最优模型,当我们有新的输入时,可以得到一个近似真实的预测输出. 我们先看一下如何实现这样一个简单的神经网络: 输入 x = [1,2,3], 目标输出 y = [-0.85, 0.72] 中间使用一个包含四个单元的隐藏层. 结构如图: 求所需参数 w10w10 w20w20 b10b10 b20b20, 使得给定输入 x 下得到的输出 ,和目标输出 y^y^ 之间的平均均方误

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明 默认值 var_list Saver中存储变量集合 全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型

https://www.socher.org/index.php/Main/ReasoningWithNeuralTensorNetworksForKnowledgeBaseCompletion 年份:2013 https://www.cnblogs.com/wuseguang/p/4168963.html https://blog.csdn.net/wty__/article/details/52447128 Socher等人于2013年提出了RNTN(Recursive Neural Ten

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35252733 可以先看看上面知乎文章里面的例子 Socher 等人于2012和2013年分别提出了两种区分词或短语类型的模型,即SU-RNN(Syntactically-Untied RNN)和MV-RNN(Matrix-Vector RNN). 1)SU-RNN对不同类型的组合节点使用不同的组合参数,如ADJ与NN组合时,使用WADJ-NN. 但是,相同的节点类型也未必可以共享同一套组合参数,如同样是形容词,“好”和“坏”与其它词在

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言 如果读者详细的了解了DNN神经网络的反向更新,那对我们今天的学习会有很大的帮助.我们的CNN卷机网络中有3种网络结构.1. 卷积层,2.池化层,3.全连接层.全连接层的反向传播的方式和DNN的反向传播的方式是一样的,因为DNN的所有层都是全连接的结构.卷机层和池化层下文会继续讲解. 2. 全连接反向更新 这里先回顾下DNN的反向更新,我们进行反向更新主要是计算每一层的\(W,b\)的梯度.

计算图 tensorflow是一个通过计算图的形式来表示计算的编程系统tensorflow中每一个计算都是计算图上的一个节点节点之间的边描述了计算之间的依赖关系 张量 tensor张量可以简单理解成多维数组零阶张量为 标量 scala 也就是一个数n阶张量可以理解为n维数组 张量没有保存真正的数字 而是保存一个结果运算过程的引用 并不会执行加法运算获得一个张量 使用tf.constant(value, name, shape, dtype)dtype为数值类型,不同类型之间不能进行操作 会话 s

一.计算模型----计算图 1.1 计算图的概念:TensorFlow就是通过图的形式绘制出张量节点的计算过程,例如下图执行了一个a+b的操作. 1.2 计算图的使用 TensorFlow程序一般分为两个阶段.第一个阶段定义计算图中的所有计算,第二个阶段执行计算(执行会话). 阶段一 >>> import tensorflow as tf >>> a = tf.constant([1,2],name = 'a') >>> b = tf.constant

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学

一:tensorflow中的计算定义和执行 首先,对于tensorflow来说,最重要的概念就是图(Graph)和会话(Session),tensorflow的计算思想是:以图的形式来表示模型,表示和计算分隔开. 这就是一个Data Flow Graph,最核心的就是定义和计算不等于执行,一个模型跑起来只需要两步:先描述整幅图,然后在session中执行运算.tensorflow==tensor + flow,tensor是张量,flow流动,可以理解为张量在图中通过上图所示里面的a,b,c,d

1.TensorFlow 安装:https://www.cnblogs.com/pam-sh/p/12239387.html https://www.cnblogs.com/pam-sh/p/12241942.html • 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算• 借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等)• TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google

一.Tensorflow计算模型:计算图 计算图是Tensorflow中最基本的一个概念,Tensorflow中的所有计算都被被转化为计算图上的节点. Tensorflow是一个通过计算图的形式来描述计算的编程系统.Tensor指张量(多维数组:表明了它的数据结构),Flow指计算图(直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程).Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 为了建模方便,tf将常量转化成一种永远输出固定值的运算. Tenso