深度学习基础张量运算

字幕组双语原文:深度学习基础:张量运算

翻译:雷锋字幕组(大表哥、Shangru)

“中方敦促加方切实恪守国际法和国际关系基本准则,立即纠正错误作法,停止以任何方式干涉中国内政,以免进一步损害中加关系。”发言人表示。

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《致江洲在外乡亲的一封信》发出后,瞬间有上万条网友留言,引发强烈关注。家乡儿郎纷纷表示:“家乡需要我们,我们需要回来。”截至11日晚间,已有两千余名江洲青壮年专程返乡抗洪。

每日经济新闻综合新华社、人民日报、红星新闻等

“乡亲们,当您看到这封信时,咱们的家乡,这片孕育无数儿女的沃土,美丽的江洲岛,正在遭遇洪魔的侵袭。”信中饱含真情实感,牵起了大量游子的“故乡情”。信中提到,江洲实际全部可用劳动力不足1000人,防汛人手严重短缺。

2012-至今:深度学习爆炸时代

第一个输入矩阵的列大小应等于第二个输入矩阵的行大小 对于不是矩阵或大于2维的张量,torch.mm不起作用,我们可以使用torch.mul进行逐个元素的乘法 ‘@’运算符执行与torch.mm相同的操作

torch.mul类似于两个向量之间的点积。 “ *”运算符或a.mul(b)也执行与torch.mm相同的操作 输入张量应满足广播条件

什么是深度学习? Pytorch是啥? 什么是重要的张量运算? 如何实现执行上述张量运算的核心功能? 使用这些功能时要注意的几点是什么?

就其核心而言,深度学习只不过是人脑工作方式的缩影(忽略了人脑中存在的实际复杂性,这种复杂性仍然很难复制)。 计算机使用成百上千个跨越深层的神经元连接从它的输入和输出中学习(因此有了“深度学习”这个词)。

这篇文章里我主要提及了一下几点:

torch.mul 可对2个张量进行逐元素乘法。

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九江庐山市11日22时发布公告,要求城区沿湖群众立即全部转移,以确保安全。

由于每个权值都是一个n维矩阵或张量,权值的学习和优化涉及数百万个矩阵乘法。在过去的6-7年中,我们已经看到许多DL框架的出现,它们简化了这个任务。

通过使用dim参数并将其设置为1,我们可以水平连接2个张量。 默认设置为0,这将导致垂直串联。

对于此次疫情的来源,香港大学病毒学专家、医学教授金冬雁告诉红星新闻记者,他初步判断香港的第三波疫情为境外输入所致,“香港是一个国际化城市,对外交流非常多。目前世界其他国家新冠肺炎疫情并未平息,很容易不小心就从国外输入到香港。”

中国驻加拿大使馆网站截图

此前7月13日,香港政府新闻公报指出,在7月7日至7月13日期间新增个案中包括181宗于潜伏期间没有外游记录的个案。近期出现源头不明的本地个案,显示社区有持续的隐形传播链。最新的公共卫生风险评估显示,大规模暴发的风险极高。

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使用dim = 1来水平连接张量 可以连接任意数量的张量,但是,请确保张量在串联方向上的大小应相同

数据显示,截至目前,长江九江段及鄱阳湖湖口站、星子站水位已超21.5米,且呈上涨趋势。(完)

Torch.size返回任何输入张量的维度。

我们可以看到逐元素乘法适用于任何维度的张量。使用*运算符或者使用a.mul(b),其中a和b为输入张量,也可以实现torch.mul的功能。

张竹君表示,香港新增病例仍在上升,确诊个案越来越多,这一现状令人担忧。截至17日,与最早发现感染个案的慈云山有关的确诊患者已超过150名。

我们可以看到,张量y已经堆叠在张量x的下方。

在每次迭代中对权值进行优化,使预测损失最小化,并以最高精度预测输出。计算机是机器,机器只懂数字。因此,在底层,我们讨论的所有这些权重都是n维矩阵或张量。

“深度”学习是如何发生的?

使用torch.mul时要注意的几点

餐饮业务方面:(一)餐馆内的顾客数数目,均不得超过通常座位数目的一半,并不得有多于四人同坐一桌;(二)每天下午六时起至次日早上四时五十九分,除特定餐馆外,餐馆负责人不得售卖或供应供堂食的食物或饮品;餐馆本身也须关闭。不过,受影响的餐馆可以继续以外卖及外送方式售卖或供应食物及饮品;(三)酒吧或酒馆必须关闭;(四)餐馆内不得进行现场表演及跳舞,并暂停餐馆的聚集性娱乐活动。

Pytorch是一个流行的深度学习框架,由Facebook人工智能研究(FAIR)开发和维护,用于处理张力。自2016年1.0.0发布以来,由于使用的简单性和灵活性,它获得了极大的普及。在本文中,我们将主要关注使用Pytorch的一些核心张量运算。您可能想通过这个博客了解如何安装PyTorch的详细说明。

Torch.cat可以水平或垂直连接2个张量

发言人强调,香港是中国的特别行政区,香港事务纯属中国内政,不容外部势力干预。香港国安法旨在维护中国国家主权、安全、发展利益,保障香港长治久安和长期繁荣稳定,确保“一国两制”行稳致远,针对的只是极少数严重危害国家安全的行为和活动,得到广大香港居民广泛拥护和国际社会绝大多数成员的理解与支持。“加等个别西方国家出台任何错误举措都绝不会影响香港国安法的实施,其借涉港问题对华施压完全是逆潮流而动,无异于蚍蜉撼树、螳臂当车,绝不会得逞。”

同时,江西九江市永修县11日发出支援倡议书,呼吁各基层商(协)组织、非公企业要积极组织商(协)会会员、企业员工、志愿者有序参与抗洪救灾,并发挥自身优势提供救灾后勤保障。

只有在输入张量的各个维度的元素数量相同时才可以正常使用torch.inverse torch.inverse 同样适用于3维张量。但是张量在各个方向上的维度需要相同或者为方阵张量。

在2012年的Imagenet运动之后,深度学习取得了突飞猛进的发展。 深度学习现在已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分,当我们与语音助手交谈、使用家庭自动化系统、写电子邮件等时,许多算法都在运行。事实上,它的影响是如此之大,以至于我们可以在亚马逊上看到名为“婴儿的神经网络”的书籍:D

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此外,游戏机中心、浴室、健身中心、游乐场所、公共娱乐场所、美容院、夜店或夜总会、卡拉OK场所、棋牌室等场所也被香港政府要求停止营业。

此外,该地四大名镇之一吴城古镇发布紧急通知,要求广大父老乡亲11日12点前,除青壮年外,所有居民必须全部转移。

每一个神经元连接都有与自身相关的不同重量。

在上面的示例中,我创建了一个3X2X4张量,torch.size返回3个维度。 我们的张量在外括号内有3个元素,每个元素都是一个矩阵。 每个矩阵同样有2个元素,每个元素都是一个包含4个元素的列表。

在上面的示例中,mat1和mat2的大小均为3X3。 因此,torch.mm的输出大小也为3X3。 我们可以看到可以使用“ @”运算符代替torch.mm来执行相同的操作。

这里,我们通过使用randn函数来建立了一个由随机数组成的4×4张量。torch.inverse可计算x的逆。Inv(x) @ X 则会返回一个单位矩阵。

团队成员有大数据专家、算法工程师、图像处理工程师、产品经理、产品运营、IT咨询人、在校师生;志愿者们来自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企业,北大、清华、港大、中科院、南卡罗莱纳大学、早稻田大学等海内外高校研究所。

torch.mm返回任意两个输入矩阵matr1和mat2的矩阵乘法(不是元素一一对应相乘)

鉴于疫情暴发风险极高,香港自7月15日起,已开始实施为期7天的进一步收紧社交距离措施。

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