## PyTorch ## Tensor维度变换 主讲人：龙良曲 ## Operation View/reshape - Squeeze/unsqueeze - Transpose/t/permute Expand/repeat ## V iew reshape • Lost dim information ## Flexible but prone to corrupt ☀️ ☁️

cd keras sudo python setup.py install ### 1.5 使用 TensorFlow 以外的后端 默认情况下，Keras 将使用 TensorFlow 作为其张量操作库。请跟随这些指引来配置其他 Keras 后端。 ### 1.6 技术支持 你可以提出问题并参与开发讨论： • Keras Google group. • Keras Slack cha size=(20, 1)), num_classes=10) model = Sequential() # 输入: 3 通道 100x100 像素图像 -> (100, 100, 3) 张量。 # 使用 32 个大小为 3x3 的卷积滤波器。 model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100 LSTM 的序列分类 在这个模型中，我们将 3 个 LSTM 层叠在一起，使模型能够学习更高层次的时间表示。 前两个 LSTM 返回完整的输出序列，但最后一个只返回输出序列的最后一步，从而降低了时间维度（即将输入序列转换成单个向量）。 from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense import numpy

4.3 待优化张量 4.4 创建张量 4.5 张量的典型应用 4.6 索引与切片 4.7 维度变换 4.8 Broadcasting 4.9 数学运算 4.10 前向传播实战 4.11 参考文献 第5章 PyTorch进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 cc2b1d8a235/p20_2.jpg) 图 1.16 语义分割效果图 视频理解(Video Understanding) 随着深度学习在 2D 图片的相关任务上取得较好的效果，具有时间维度信息的 3D 视频理解任务受到越来越多的关注。常见的视频理解任务有视频分类、行为检测、视频主体抽取等。常用的模型有 C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM 等。 图片生成(Image Generation) 叫做符号式编程。 作为对比，现在介绍动态图方式来完成 $ 2.0 + 4.0 $ 运算。PyTorch 实现代码如下： import torch # 导入 pytorch 库 # 1. 创建输入张量，并赋初始值 a = torch.tensor(2.) b = torch.tensor(4.) # 2. 直接计算，并打印结果 print('a+b=', a+b) 可以看到，计

7e010676e/p6_1.jpg) ## 数据同步ck 1. 基于公司对数据要求为T+1 2. 基于现有开发人员水平及成本 因此采用可视化同步工具kettle. 先将oracle数据平台维度信息以及相关主题清单数据同步至clichouse数据仓库 Etl服务器 - 通过clickhouse-client将文本导入ck数据库 Oracle数据平台 - 通过kettle每天定时导出文件至本地 数仓建设  ## 数仓建设-维度表 ### 一 般维度表数据量不大. 目前采用的是引擎Log+字典表(dictionary)  ORDER BY (stat_day, dc_id) SETTINGS index_granularity = 8192; ## 数仓建设 - 对外数据 目前对外开放是主题事实清单表+维度表封装成一个视图,类似如下 create or replace view vw_fct_rpt_dc_shop_sku_vender_day as select stat_year,

Tensors张量 02 Autograd自动求导 03 神经网络 04 训练一个分类器 ### 1. Tensors张量 ## 01 Tensors张量 02 Autograd自动求导 03 神经网络 04 训练一个分类器 ### 1. Tensors张量的概念 Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array）标量（0阶张量） 向量（1阶张量） 向量（1阶张量） 1.2 矩阵（2阶张量）  张量（大于等于3阶张量）  ### ### 1. Tensors张量的概念 ## • 创建张量的几种方法 - 用现有数据创建张量，使用 torch.tensor() • 如torch.tensor([[1., -1.], [1., -1.]]) - 要创建具有特定大小的张量，请使用torch.* • 如torch.randn() # 满足标准正态分布的一组随机数据 - 创建与另一个张量具有相同大小的张量，请使用 torch.*_like

1.3 Pytorch 基础术语与概念.....4 1.4 Pytorch 基础操作.....5 1.4.1 PyCharm 的安装与配置.....5 1.4.2 张量定义与声明.....6 1.4.3 张量操作.....7 1.5 线性回归预测.....9 1.5.1 线性回归过程.....9 1.5.2 线性回归代码演示.....9 1.6 小结.....11 ## 中编程模式主要是基于计算图、张量数据、自动微分、优化器等组件构成。面向对象编程运行的结果是交互式可视化的，而深度学习通过训练模型生成模型文件，然后再使用模型预测，本质数据流图的方式工作。所以学习深度学习首先必须厘清深度学习编程中计算图、张量数据、自动微分、优化器这些基本术语概念，下面分别解释如下： ## 张量 张量是深度学习编程框架中需要理解最重要的一个概念，张量的本质是数据，在深度学习框架中 一切的数据都可以看成张量。深度学习中的计算图是以张量数据为输入，通过算子运算，实现对整个计算图参数的评估优化。但是到底什么是张量？可以看下面这张图：  标量 ![Image](/uploads/documents/2/e/e/6/2e

47 2.2.1 读取数据集 48 2.2.2 处理缺失值 48 2.2.3 转换为张量格式 49 2.3 线性代数 50 2.3.1 标量 50 2.3.2 向量 51 2.3.3 矩阵 52 2.3.4 张量 54 2.3.5 张量算法的基本性质 54 2.3.6 降维 56 2.3.7 点积（Dot Product） 4.2 带参数的层 ..... 207 5.5 读写文件 ..... 208 5.5.1 加载和保存张量 ..... 208 5.5.2 加载和保存模型参数 ..... 209 5.6 GPU ..... 211 5.6.1 计算设备 ..... 212 5.6.2 张量与GPU ..... 213 5.6.3 神经网络与GPU ..... 215 卷积神经网络 .. 节，这些的细节通常会被深度学习框架的高级抽象隐藏起来。特别是在基础教程中，我们希望读者了解在给定层或优化器中发生的一切。在这些情况下，我们通常会提供两个版本的示例：一个是我们从零开始实现一切，仅依赖张量操作和自动微分；另一个是更实际的示例，我们使用深度学习框架的高级API编写简洁的代码。一旦我们教了您一些组件是如何工作的，我们就可以在随后的教程中使用高级API了。 ## 内容和结构 全书大致可

回报回 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 ## 第三部分 目录 • TensorFlow 模块与架构介绍 • TensorFlow 数据流图介绍 • 张量（Tensor）是什么 • 变量（Variable）是什么 • 操作（Operation）是什么 • 会话（Session）是什么 • 优化器（Optimizer）是什么 ## TensorFlow n): $$ $$ a, b = b, a + b $$ $$ \text{return } a $$ ## TensorFlow 数据流图 有向边 数据流图 节点 张量 稀疏张量 计算节点 存储节点 Tensor SparseTensor 数据节点 Operation Variable Placeholder  张量（Tensor）是什么 ## TensorFlow 张量 在数学里，张量是一种几何实体，广义上表示任意形式的“数据”。张量可以理解为0阶（rank）标量、1阶向量和2阶矩阵在高维空间上的推广，张量的阶描述它表示数据的最大维度。 |阶|数据实体|Python 样例| |---|---|---| |0|标量|scalar