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  2024年02月20日

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• 【PyTorch】PyTorch中張量(Tensor)統(tǒng)計操作

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  2024年02月21日

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  Pytorch數(shù)據(jù)類型Tensor張量操作(操作比較全)

  本文只簡單介紹pytorch中的對于張量的各種操作，主要列舉介紹其大致用法和簡單demo。后續(xù)更為詳細的介紹會進行補充… 1.創(chuàng)建無初始化張量 torch.empty(3, 4) 創(chuàng)建未初始化內(nèi)存的張量 2.創(chuàng)建隨機張量 x = torch.rand(3, 4) 服從0~1間均勻分布 x = torch.randn(3, 4) 服從（0，1）的正態(tài)分布

  2024年02月10日

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  MATLAB中怎樣初始化(創(chuàng)建)二維、三維、四維以及多維矩陣,各維度的索引順序是怎樣的？

  在MATLAB中初始化一個二維矩陣是很容易的，我們既可以直接把矩陣的元素值寫出，比如下面這樣： 也可以直接用函數(shù)ones()、zeros()、rand()等函數(shù)初始化一個全1或全0或均勻隨機分布等的矩陣，然后再對其中的元素進行訪問賦值，比如下面這樣： 從上面的示例中我們可以看出，

  2024年01月17日

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  【Pytorch】學(xué)習(xí)記錄分享1——Tensor張量初始化與基本操作

  1. 基礎(chǔ)資料匯總 資料匯總 pytroch中文版本教程 PyTorch入門教程 B站強推！2023公認(rèn)最通俗易懂的【PyTorch】教程，200集付費課程（附代碼）人工智能_機器 視頻 1.PyTorch簡介 2.PyTorch環(huán)境搭建 basic: python numpy pandas pytroch theory: study mlp cnn transform rnn model: AlexNet VGG ResNet Yolo SSD 2. Tensor張量

  2024年02月04日

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• pytorch/tensorflow 直接給張量中的某個位置的值賦值，操作不可導(dǎo)。

  問題：給一個tensor A中[i,j]，賦值p。直接操作 A[i,j]=p 可能會導(dǎo)致值覆蓋，操作不可導(dǎo)。 解決方案：通過引入一個額外的mask實現(xiàn)。 ps: 沒debug, 看起來是對的。 參考：https://github.com/hadjisma/VideoAlignment/blob/master/d2tw/smoothDTW.py#L44

  2024年02月10日

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• 【Runtimeerror】解決張量維度不匹配報錯信息

  在做本科畢業(yè)設(shè)計時，復(fù)現(xiàn)代碼： 報以下錯誤： 報錯信息：張量a（2048）與張量b（2088）必須在索引為1的維度上相匹配。 這個報警信息沒說是哪兩個張量的維度不匹配，但是提示了在計算mse_loss的時候出錯。 所以沒什么好說的， 最好的辦法就是把中間所有張量的維度全輸出

  2024年02月12日

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• 張量(Tensor)維度尺寸對不齊（Expected size xx but got size xx for tensor）

  本文以 U-Net 舉例，演示如何解決 張量(Tensor)維度尺寸對不齊 的問題 U-Net 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可以參考這篇文章：U-Net原理分析與代碼解讀 這是本文演示所用的 U-Net代碼 ： 假設(shè)本文輸入的圖像是 600乘以400像素 的尺寸，那么對于本文U-Net代碼所需的 512乘以512像素 的輸入是肯定 不匹配

  2024年02月02日

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  【機器人學(xué)導(dǎo)論】慣性張量旋轉(zhuǎn)和平移變換的推導(dǎo)

  最近遇到了一些涉及慣性張量的實際問題，比如： 對兩個通過鉸鏈連接在一起的桿，如何計算整體的慣性張量？ 對于一個由多個簡單部件組合成的系統(tǒng)，如何計算整體的慣性張量？ 在網(wǎng)上查找計算方法的過程中，難以通過正確的找到簡明的數(shù)學(xué)方法。因此我在多番查

  2024年02月08日

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• Pytorch張量升維

  pytorch使用過程中，經(jīng)常需要對張量進行維度校準(zhǔn)。我們簡單 把一個2x2的tensor升維到1x2x2 ，該怎么做呢？ 方法一： a[None] 方法二： a.unsqueeze(0) 雖然方法二比方法一更繁瑣，但比方法一更加靈活。如果你想升維度2x2-2x1x2，可以： 同理， a.unsqueeze(2) 也可以升維成(2,2,1)。方法一的

  2024年02月12日

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