随笔分类 - 深度学习&机器学习&机器学习 / 深度学习-pyTorch
摘要：# 1 标量的导数  # 2 亚导数 比如说$y=|x|$这个函数在x=0的时候时不可导的。当x>0，其到
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摘要：Tensor advanced operation ▪ Where ▪ Gather # where 返回的最终的tensor中的每一个值有可能来着A,也有可能来自B。 >torch.where(condition,A,B)->tensor 满足condition条件则该位置为A[..],否则为B[
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摘要：statistics ▪ norm (范数) ▪ mean,sum （平均值,求和） ▪ prod （累乘） ▪ max, min, argmin, argmax ▪ kthvalue, topk（第k大） # norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式： $$||x||_1=\sum_k|
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摘要：Math operation ▪ Add/minus/multiply/divide（加减乘除） ▪ Matmul（矩阵相乘） ▪ Pow（次方） ▪ Sqrt/rsqrt（次方根） ▪ Round（） add/minus/multiply/divide 这个使用的时候可以直接使用运算符"+,-,*
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posted @ 2023-07-31 14:50
lipu123
摘要：Merge or split ▪ Cat(合并) ▪ Stack(合并) ▪ Split（拆分） ▪ Chunk（拆分） # 合并 ## cat 这个就是合并两个tensor 比如说有两个班级的成绩单，一个是1-4班的，一个是5-9班的，我们现在需要合并这两份成绩单。 ▪ Statistics ab
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摘要：Broadcasting是一种没有copy数据的expand Key idea: - 不过两个维度不相同，在前面插入维度1 - 扩张维度1到相同的维度 例如：Feature maps:[4,32,14,14] Bias:[32,1,1]=>[1,32,1,1]=>[4,32,14,14] A:[32
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摘要：▪ View/reshape(这个是维度的变化) ▪ Squeeze/unsqueeze(维度的增加/减少) ▪ Transpose/t/permute(维度交换) ▪ Expand/repeat(维度的扩展) # view/reshape 这两个API，都是通用的a.reshape()和a.vie
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摘要：# indexing ``` a=torch.randn(4,3,28,28) a[0].shape # torch.Size([3, 28, 28]) a[0,0].shape # torch.Size([28, 28]) a[0,0,2,4] # tensor(0.6574) ``` # sel
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摘要：# Import from numpy >torch.from_numpy(data) ``` a=np.array([2,3.3]) a #array([2. , 3.3]) torch.from_numpy(a) #tensor([2.0000, 3.3000], dtype=torch.flo
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摘要：python和pytorch中的类型对比： 我们可以发现pytorch中每中类型后面都有一个Tensor。  
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