目录一、PyTorch——经典的深度学习框架1、 PyTorch简介2、其他常见深度学习框架3、安装二、Tensor概述1、张量概念2、数据类型三、Tensor创建1、基本创建方式 2、创建线性和随机张量3、创建全0、全1张量 4、创建指定值张量5、创建单位张量 四、Tensor常见属

(1)Pytorch深度学习—数值处理（1）Pytorch——数值处理参考于李沐“动手学深度学习”系列以及网上各路大佬的博客资料，感谢大家的分享，如错改，如侵删。torch中的数值处理数值处理是深度学习中极其重要的一部分，张量（tensor）是后续进行处理和计算的基本单位。张量表示一个由数值组成

（1）Pytorch——数值处理参考于李沐“动手学深度学习”系列以及网上各路大佬的博客资料，感谢大家的分享，如错改，如侵删。torch中的数值处理数值处理是深度学习中极其重要的一部分，张量（tensor）是后续进行处理和计算的基本单位。张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它是一个基于数据流图的计算库，能够用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的核心功能是进行张量（Tensor）操作，它使用计算图来表示和执行数值计算。TensorFlow的基本概念包括：1.张量（Tensor）：是多维数组的一种表示形式，

autograd自动求导torch.Tensor与torch.Function为autograd的核心类，其相互连接生成DAG，PyTorch采用动态计算图，每次前向传播时会重新构建计算图Tensor部分属性说明：requires_grad属性新建Tensor时，用requires_grad参数指定是否记录对叶子节点的操作，便于backward()求解梯度requi

目录1.函数概述2.函数签名3.常见用法3.1示例代码4.详细说明5.注意事项在OpenVINO中，get_output_tensor()函数用于从推理请求（InferenceRequest）中获取模型的输出张量。在执行推理后，通过get_output_tensor()可以直接访问模型的输出数据，以便进一步处理或分析。1.函数概述

目录1.ov::Tensor的基本特性2.ov::Tensor的创建3.ov::Tensor的常用方法4.ov::Tensor的应用场景5.示例：使用ov::Tensor进行推理6.总结在OpenVINO中，ov::Tensor是一个关键的数据结构，用于表示张量（tensor）数据。它封装了内存中的多维数据，并支持多种数据类型和维度。ov::Tensor通

iou2d_calculator.pyyolov6\assigners\iou2d_calculator.py目录iou2d_calculator.py1.所需的库和模块2.defcast_tensor_type(x,scale=1.,dtype=None): 3.deffp16_clamp(x,min=None,max=None): 4.defiou2d_calculator(bboxes1,bboxes2,mode='iou',is_align

atss_assigner.pyyolov6\assigners\atss_assigner.py目录atss_assigner.py所需的库和模块classATSSAssigner(nn.Module): 1.所需的库和模块importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromyolov6.assigners.iou2d_calculatorimportiou

anchor_generator.pyyolov6\assigners\anchor_generator.py目录anchor_generator.py1.所需的库和模块2.defgenerate_anchors(feats,fpn_strides,grid_cell_size=5.0,grid_cell_offset=0.5, device='cpu',is_eval=False,mode='af'): 1.所需的库和模块imp

assigner_utils.pyyolov6\assigners\assigner_utils.py目录assigner_utils.py1.所需的库和模块2.defdist_calculator(gt_bboxes,anchor_bboxes): 3.defselect_candidates_in_gts(xy_centers,gt_bboxes,eps=1e-9): 4.defselect_highest_overlaps(mask_pos,overl

文章目录一、张量操作二、神经网络构建和训练三、其他常用函数和方法示例代码一、张量操作二、神经网络构建和训练三、其他常用函数和方法PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的函数和方法来处理张量、构建和训练神经网络。以下是一些PyTorch中常用的

示例：importtorchbox=torch.tensor([[[0.1000,0.2000,0.5000,0.3000],[0.6000,0.6000,0.9000,0.9000],[0.1000,0.1000,0.2000,0.2000]],[[0.1000,0.2000,0.5000,0.3000],[0.6000,0.6000,0.9000,0.9000],

permute的中文含义是：置换这个就已经解释了一半了。他的功能就是把一个多维张量的维度进行调换。对于一个2维张量来说，例如：a=torch.rand(2,3).那么代码a.permute(1,0)就相当于a.T对于一个三维张量来说，例如：a=torch.rand(2,3,4)代码a.permute(2,0,1)把最初的2，3，4维度，给调整成了

CogView3&CogView-3Plus微调代码源码解析（五）.\cogview3-finetune\sat\sgm\modules\encoders\__init__.py请提供需要注释的代码。.\cogview3-finetune\sat\sgm\modules\__init__.py#从当前包的编码器模块导入GeneralConditioner类from.encoders.modulesimportGeneral

        correct=pred.eq(labels).sum()怕是深度学习demo中最常见的代码了，eq()和sum()都是python中很常用的函数，但是这里的都是prtorch里面的函数，与python中的还是有一些区别的。python中的用法     python中的eq()的典型用法：fromoperatorimporteqa

Python与深度学习库PyTorch进阶从零开始：PyTorch环境搭建与第一个神经网络安装PyTorch第一个神经网络玩转张量：掌握PyTorch核心——Tensor操作全解析创建张量张量运算自动求导模型构建的艺术：自定义神经网络层与模块自定义层自定义模块训练秘籍：优化器、损失函数与训练循

学习参考：https://deeplizard.com/预备知识GPU是实现并行计算的硬件，CUDA是一个为开发人员提供api的软件层。PyTorch里面内置CUDA，无需额外下载，所需要的是GPU处理简单任务用CPU更合适，因为移入GPU成本很高CUDA与PyTorch的结合使用PyTorch利用CUDA，即在GPU上执行计算，只需要将张

einopsEinops:让张量操作更简单直观在深度学习和科学计算领域,张量操作是一项非常基础且重要的任务。然而,传统的张量操作方法往往存在可读性差、易出错等问题。Einops应运而生,它提供了一种全新的、更加直观和灵活的张量操作方式,大大提高了代码的可读性和可维护性。Einops的

张量矩阵乘法分块乘法概述介绍一下矩阵计算相关的内容,从最基本的算法，到Cutlass这些线性代数模版库,特别是Layout代数相关的内容,再逐渐细化到一些硬件实现访存优化和一些算子融合。6.3.1GEMM概述1.GEMM定义对于一个矩阵乘法,定义如下： （6-1）一个矩阵乘法定义，如图6-26

PyTorch的基本概念PyTorch是一个基于Python的开源机器学习（深度学习）框架，由Facebook的人工智能研究院（FAIR）开发。它以其出色的灵活性和易用性在深度学习领域广受欢迎。PyTorch的基本概念主要包括以下几个方面：张量（Tensor）：张量是PyTorch最基本的数据结构，类似于多维数组，用于存储

源码https://github.com/webabcd/PytorchDemo作者webabcd日新月异PyTorch-pytorch基础:张量的基础操作示例如下:basic\demo01.py#本例用于演示torch张量的基础操作，其操作与numpy基本相同（注：看本例之前先要把numpy弄懂）#torch可以支持在gpu上运算，而numpy

一、流体力学基本概念1.连续介质假定流体连续的充满整个空间（流体质点：微观充分大、宏观充分小）克努森数：2.梯度2.1标量求梯度梯度计算规律：2.2向量求梯度3.散度3.1向量求散度单位体积的改变率散打（散度为点积，要打点）3.2张量求散度4.旋度（一般不用）5.张量

张量（tensor）这一术语最初是用来描述弹性介质各点应力状态的，后来发展成为力学和物理学的一个有力数学工具，目前力学方面的理论性文献都不同程度地这用了这一工具由坐标原点和三条不共面的标架直线构成的坐标系称为直线坐标系，如果三标架直线上的单位尺度相同，称为笛卡尔坐标系，否则称

Mobilenet系列论文精讲部分0.摘要1.引文2.引文3.基础概念的讨论3.1深度可分离卷积3.2线性瓶颈3.3个人理解4.模型架构细节5.实验细节6.实验讨论7.总结论文精讲部分鉴于上一小节中采用的代码是V2的模型，因此本章节现对V2模型论文讲解，便于读者能够更好的使