PyTorch入門教程

2021-09-24 19:36:45 字數 1055 閱讀 7249

我們知道現在的資料大部分都是以矩陣形式儲存的。但是現實中的資料往往特徵很多,維數很高,我們一般用高維張量來表示。 而傳統的方法是把高維張量展開(類似於flatten)成二維矩陣。但是這樣處理會使資料的空間結構資訊丟失,使得最終結果往往出現問題。

一、向量

1.定義

只有一行或者一列的陣列被稱作為向量。因此我們把向量定義為乙個一維陣列。我們用黑體的小寫字母來表示向量。

2.範數以及標準化

我們使用範數來衡量乙個向量的長度。將乙個向量變換為單位長度的操作叫做標準化。

▪歐幾里得範數(euclidean vector norm)

二、矩陣

矩陣使用大寫粗體字型定義。

1.定義

我們定義乙個二維矩陣a,有m行n列。

三、張量

1.定義

三維以及以上的陣列我們稱作為張量,在這裡我們只研究三維的222

張量。

2.矩陣化

矩陣化就是將乙個張量變換成乙個矩陣。可以根據fiber的方向來進行不同的句矩陣化。

4.張量的範數

張量的frobenius範數:

《Pytorch神經網路高效入門教程》筆記

之前也寫過pytorch入門教程的筆記,不過好久不自己動手寫都有點忘了,這次這個教程講了挺多官方教程沒講的東西,還是值得記一下 1 gpu初探 1 將張量轉移到gpu上 cuda eg.t t.cuda 2 gpu只適合特定任務,比如能分解成多個小任務平行計算的 另外將計算轉移到gpu也有不小的開銷...

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