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  • 如何将不同的矩阵转换为张量对象? import numpy as np import tensorflow as tf matrix1=[[1.0,2.0],[3.0,40]] matrix2=np.array([[1.0,2.0],[3.0,40]],dtype=np.float32) matrix3=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,40]...

    如何将不同的矩阵转换为张量对象?

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    matrix1=[[1.0,2.0],[3.0,40]]
    matrix2=np.array([[1.0,2.0],[3.0,40]],dtype=np.float32)
    matrix3=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,40]])
    
    
    print(type(matrix1))
    print(type(matrix2))
    print(type(matrix3))
    
    tensorForM1=tf.convert_to_tensor(matrix1,dtype=tf.float32)
    tensorForM2=tf.convert_to_tensor(matrix2,dtype=tf.float32)
    tensorForM3=tf.convert_to_tensor(matrix3,dtype=tf.float32)
    
    print(type(tensorForM1))
    print(type(tensorForM2))
    print(type(tensorForM3))
    
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  • 所以我们需要把二维矩阵转换为张量数据,那么如何进行转换呢? 我们需要使用reshape()函数。 3 使用reshape()函数将矩阵转换为张量 这里我们以二维坐标数据为例,来阐述一下转换的过程, 首先我们来看看...

    1 致谢

    感谢MathWorks的官方文档,

    链接如下:

    https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/math/array-indexing.html

    2 前言

    今天在学习K-means算法~

    在K-means算法每次迭代的过程中,需要计算样本点与质心之间的距离,并对该样本点进行分类,

    作业中说“You can use a for-loop over the examples to compute this.”,但是我还是希望能通过矩阵化来实现,

    以提高代码的计算效率,我们首先来看看数据涉及的几个维度:

    那就是,样本点的数量,质心的数量,

    因为每个样本点与质心都对应着一个距离,

    然后样本点数据本身的维度为2,因为有X和Y两个坐标,

    所以,综上所述,数据的维度有三维:样本点数量,质心数量和坐标数量。

    由于数据具有三个维度,所以构成了三维张量,

    而作业中给出的数据,(无论是样本点数据还是质心数据),都是坐标数据的二维矩阵,

    所以我们需要把二维矩阵转换为张量数据,那么如何进行转换呢?

    我们需要使用reshape()函数。

    3 使用reshape()函数将矩阵转换为张量

    这里我们以二维坐标数据为例,来阐述一下转换的过程,

    首先我们来看看X的数据形式,

    X              300x2 double,300*2的二维矩阵,每行记录了样本点的坐标数据

    centroids      3x2 double,    3*2的二维矩阵,   每行记录了质心的坐标数据

    因为需要转换为张量,我们对转换的目标张量做如下定义,

    定义一个3D的张量,其大小为m*K*D,这里m指的是样本点的数量,K指的是需要分类的类别(也就是质心的数量),D指的是样本数据的维度,这里就是2,也就是是X和Y坐标构成的二维坐标;

    可以想象得到,矩阵就类似于张量的一层,∴我们的想法是首先把矩阵复制到张量的层对应的位置上,然后再用repmat()函数将层进行复制扩充,从而形成张量;

    将矩阵转换为张量的步骤如下:

    1. 使用reshape()函数将矩阵转换为张量的一层;
    2. 再使用repmat()函数将层进行复制,扩充形成张量。

    这里将矩阵X扩充成张量的示例代码如下:

    m  = size(X,1);
    % 构造X对应的张量
    Tensor_X = reshape(X,m,1,size(X,2));
    Tensor_X = repmat(Tensor_X,1,K,1);

     

     

     

     

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  • 1.np,tensor互相转换 要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化numpy数组就好处理了。这里以一副图像例: 2...

    1.np,tensor互相转换

    要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。这里以一副图像为例:

    2.python增加矩阵维度

    我们是可以看到从0轴 或者从1轴进行拓展的结果是不一样的。

    3.张量的维度介绍:

    n阶张量则有n个[ ]了。

    要介绍一下轴(axis):

    比如[[1,2],[3,4]] 这个是一个2维的张量。

    [  [1,2],

       [3,4] ]

     

    那么他有两个轴,如果从axis=0这个轴看过去,那么就是[1,2],[3,4]这两个向量;

    如果从axis=1这个轴看过去,那么就是[1,3],[2,4]这两个向量。

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  • 张量的作用Pytorch的数据类型各式各样的Tensor,Tensor可以理解高维矩阵(与Numpy中的Array类似)通过使用Type函数可以查看变量类型。一CPU张量类型Pytorch中的tensor包括七种CPU张量类型和八种GPU张量类型,这里...

    张量的作用

    Pytorch的数据类型为各式各样的Tensor,Tensor可以理解为高维矩阵(与Numpy中的Array类似)

    通过使用Type函数可以查看变量类型。一

    CPU张量类型

    Pytorch中的tensor包括七种CPU张量类型和八种GPU张量类型,这里我们就只讲解一下CPU中的,GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda得到,如torch.cuda.FloatTensor:

    1. torch.FloatTensor(2,3) 构建一个2×3 Float类型的张量
    2. torch.DoubleTensor(2,3) 构建一个2×3 Double类型的张量
    3. torch.ByteTensor(2,3) 构建一个2×3 Byte类型的张量
    4. torch.CharTensor(2,3) 构建一个2×3 Char类型的张量
    5. torch.ShortTensor(2,3) 构建一个2×3 Short类型的张量
    6. torch.IntTensor(2,3) 构建一个2×3 Int类型的张量
    7. torch.LongTensor(2,3) 构建一个2×3 Long类型的张量

    torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称,即系统默认的是torch.FloatTensor类型。例如:data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量,类型为FloatTensor(使用type()函数可以查看变量类型); data.cuda()就转换为GPU的张量类型,即torch.cuda.FloatTensor类型。

    32e63d3316ef319e121489af51419cd3.png

    tensor.type()

    tensor.type(new_type=None, async=False)

    • 未提供new_type,则返回原先的类型
    • 提供new_type,将此对象转换为指定的类型
    • 已经是正确的类型,则不会执行且返回原对象
    data = torch.LongTensor(2, 3)print('data变量的类型:', type(data))print('张量data所属的类型:', data.dtype)   # x的具体类型print(data)# 转换为其他类型data_new = data.type(torch.Tensor)  # torch.FloatTensor==torch.Tensorprint('data变量的类型:', type(data_new))print('张量data所属的类型:', data_new.dtype)   # x的具体类型print(data_new)

    结果如下:

    1c3c427dd6ccedddf63abb3892f4756e.png

    tensor1.type_as(tesnor2)

    • tensor1.type_as(tesnor2)将张量tensor1的类型转换为张量tensor2的类型
    • 如果张量tensor1已经是张量tensor2的类型,则不会执行操作
    data1 = torch.Tensor(2, 3)print('data1变量的类型:', type(data1))print('张量data1所属的类型:', data1.dtype)   # x的具体类型print(data1)data2 = torch.IntTensor(2,3)print('data2变量的类型:', type(data2))print('张量data2所属的类型:', data2.dtype)   # x的具体类型print(data2)data_new = data1.type_as(data2)print('data1变量的类型:', type(data_new))print('张量data1所属的类型:', data_new.dtype)   # x的具体类型print(data_new)             # 为什么全为0???
    4729eccad08d4c9b9516057d28e000b5.png

    参考:https://blog.csdn.net/genous110/article/details/87038787

    参考:https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/79154139

    图片:https://blog.csdn.net/qq_26369907/article/details/89010672

    a5a81e4794fa2e2b1f93d931db559d1f.png
    展开全文
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    张量tensor 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,通俗一点理解的话,我们可以将标量视为零阶张量,矢量视为一阶张量,那么矩阵就是二阶张量。...我们为什么想把数据转换为Numpy数组?很简单。因为
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    转载:... 1、将numpy矩阵转换为Tensor张量 locs= torch.from_numpy(loc) #loc为numpy类型 2、将Tensor张量转化为numpy矩阵 locs1 = locs.numpy() 3、将numpy转换为Variable locs2...
  • pytorch之numpy,tensor,variable转换

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    1.将numpy矩阵转换为Tensor张量 locs= torch.from_numpy(loc) #loc为numpy类型 2.将Tensor张量转化为numpy矩阵 locs1 = locs.numpy() 3.将numpy转换为Variable locs2= Variable(torch.from_numpy(locs1)) ...
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空空如也

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