01 2024 档案

摘要：一、grad `grad`是指梯度的缩写。梯度在深度学习中非常重要，因为它们是使用反向传播算法进行网络训练时所需要计算的。PyTorch通过自动微分引擎Autograd提供了自动计算梯度的功能。每个`Tensor`对象都有一个`.grad`属性，这个属性会保存该`Tensor`的梯度。 二、与gra 阅读全文

摘要：一、norm 这个是计算范式 对应的公示是： 正常没有指定p的值的时候默认是2 如下所示 a = torch.arange(1, 6, dtype=torch.float32) print(torch.norm(a)) # 这里p没有指定，则默认是2 print(torch.norm(a, 1)) 阅读全文

摘要：一、降维 1、求和 对一个n维数组进行求和，如果指定沿哪一个轴来通过求和降低维度。如下是降低0维： A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5,4) print(A) print(A.sum(axis=0)) /* tensor([[ 0. 阅读全文

摘要：一、广播机制 两个张量进行运算（加减乘除幂等） 如果两个张量形状相同则很容易进行运算，如果两个张量不同的时候该如何进行运算呢？ 1、a张量竖为1，b张量横为1 比如：a = torch.arange(3).reshape((3, 1))， b = torch.arange(2).reshape((1 阅读全文